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Enregistrement W4392910377 · doi:10.36713/epra16114

THE ROLE OF SMART CITY POLICY IN IMPROVING THE QUALITY OF LIFE IN SERANG CITY BANTEN

2024· article· en· W4392910377 sur OpenAlexaff
Mulyadi Mulyadi, M.Harry Mulya Zein

Notice bibliographique

RevueEPRA International Journal of Multidisciplinary Research (IJMR) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCOVID-19 Prevention and Impact
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmart cityBusinessEnvironmental planningQuality (philosophy)Environmental economicsPolitical scienceArchitectural engineeringEnvironmental scienceEngineeringComputer scienceEconomicsInternet of ThingsPhysicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the implementation of smart city policy in Serang City, Banten Province, Indonesia, in the context of local government reform from a centralised to a decentralised system. The main objective is to analyse how smart city policy can improve peoples welfare through integrating information technology in e-government, e-budgeting, e-planning, environmental management, and urban planning. The methodology used is a descriptive analysis design with a qualitative approach involving direct data collection in the field and observation of social interactions. The results show that the effectiveness of smart city policy implementation in Serang City is influenced by five main dimensions: environmental conditions, inter-organizational relationships, available resources, characteristics of implementing agencies, and the quality of public services. These factors interact with each other to support or hinder the achievement of policy objectives. This study concludes that the success of smart city policies depends on technology and the ability to manage resources, inter-organizational coordination, and human resource quality development. Continuous evaluation and adjustment of policies and practices are needed to create sustainable and inclusive solutions to improve peoples quality of life. KEYWORDS: Decentralization, Smart City, Serang City, Policy Implementation

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,382 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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