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Enregistrement W4389622749 · doi:10.7717/peerj-cs.1694

Guidelines for a participatory Smart City model to address Amazon’s urban environmental problems

2023· article· en· W4389622749 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePeerJ Computer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmazon rainforestCitizen journalismSmart cityGovernment (linguistics)Environmental planningBig dataBusinessGeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceComputer scienceInternet of ThingsEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is a global challenge, and the Brazilian Amazon Forest is a particular concern due to the possibility of reaching a tipping point that could amplify environmental crises. Despite many studies on the Amazon Forest, this research was conducted in Manaus, the capital of Amazonas state, to address five gaps, including the lack of local citizen consultation on urban environmental issues, Smart Cities, decarbonization, and disruptive technologies. This study holds significance for the academy community, government bodies, policymakers, and investors, as it offers novel insights into the Amazon region and proposes a model to engage citizens in Smart Cities. This model could also guide other municipalities aspiring for participatory sustainable development with a decarbonization focus, mitigating future risks, and protecting future generations. Basically, it is an explanatory and applied study that employs mixed methods, including literature, bibliometric and documentary reviews, two questionnaires, and descriptive statistical approaches, organized in four phases to reach the following goals: (a) provide information on the main challenges facing humanity, the Brazilian Amazon state, and the city of Manaus; (b) identify the best Smart City approaches for engaging citizens in solving urban problems; (c) contextualize and consult Manaus City Hall about the effectiveness of the Smart City project; (d) investigate the perceptions of citizens living in Manaus on the main city’s environmental problems, as well as their level of knowledge and interest on issues related to Smart Cities, decarbonization, and disruptive technologies; (e) propose a participatory Smart City model with recommendations. Among the result, the study found that the term “Smart City” dominates scholarly publications among nineteen urban-related terms, and the five main environmental problems in Manaus are an increase in stream pollution, garbage accumulation, insufficient urban afforestation, air pollution, and traffic congestion. Although citizens are willing to help, the majority lack knowledge on Smart City and Decarbonized City issues, but there is a considerable interest in training related to these issues, as well as disruptive technologies. It was found that Amsterdam, Melbourne, Montreal, San Francisco, Seoul, and Taipei all have a formal model to engage citizens in solving their urban problems. The main conclusion is that, after 6 years, the Smart City Project in Manaus is a political fallacy, as no model, especially with a citizen participatory approach, has been effectively adopted. In addition, after conducting a literature and documentary review and analyzing 25 benchmark Smart Cities, the P 5 model and the Citizen Engagement Kit model are proposed with 120 approaches and guidelines for addressing the main environmental problems by including Manaus’ citizens in the Smart City and/or decarbonization journey.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle