Transforming Smart City Governance for Quality of Life and Sustainable Development in Semarang City, Indonesia
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.
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to thoroughly understand the catalysts driving Semarang, one of Indonesia's cities, to become a smart city, with the ultimate goal of improving the long-term well-being of its citizens.Driven by the various barriers that exist in urban development, we begin with a thorough examination of the causes influencing this shift, focusing on the critical role played by Semarang's local government.Semarang, with its rich history and environmental challenges, provides a distinct case study of urban life in Indonesia.Our research used a diverse approach to unravel the rich narrative of Semarang's evolution, including interviews and observational analysis.Our findings highlight the function of the local government in crafting concepts of sustainable development, innovation and community engagement into Semarang's urban planning framework to aid its transition to a smart city.Key drivers of this transition include the development of local regulations, government readiness, and stakeholder collaboration.While seemingly small, these efforts have had a tremendous impact on human progress, providing important insights for the community.This study needs to continue with comparisons with other cities, we want to learn about lessons that can be used to optimize urban ecosystems around the world, ensuring that the quality of life for all citizens improves.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle