Small Towns and Regional Municipalities Implement SMART Solutions, Identified Issues, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, SMART services and solutions projects have been concentrated mainly in large and economically strong cities where large populations are concentrated. This is place where the potential is found that predicts return on investment as well as further development. As not all cities are predestined for this type of project, we were interested in how small towns and cities perceive their potential to engage in the implementation of such projects. We believe that the topic of SMART solutions should not be a significant priority only for large cities. We decided to analyze the needs of small cities in terms of implementing SMART solutions. We also tried to identify the challenges as well as the requirements to accelerate this process. In our analysis, we focused on the Slovak Republic, which is a good candidate for such research due to its structure of cities and municipalities. In the process of data collection, we approached more than 2,744 s mall towns and municipalities with a population of up to 5,000 with a request for information, and 547 town and municipality representatives responded to the questionnaire. The results of the research show an interesting and clear finding, s mall towns and rural areas also want SMART. In the research, we identified several not simple problems that need to be solved for the successful implementation of these goals
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».