Sustainable urban digital innovation: A socio-technical competency-based approach to evaluation
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 explores the leadership competencies required in practice by city planners and managers in smart city projects focusing on environmental urban sustainability. Although the literature notes that urban technologies and their capabilities can help address sustainability challenges in cities, there is a lack of studies exploring the competency requirements necessary to foster leadership capacity. This paper identifies leadership competencies within four real-world case studies in the urban built environment, guided by a socio-technical competency framework (DC2-CF). The selected case studies represent a diverse set of city planning purposes, geographic regions, various levels of spatial scale, and socio-technical elements of digital innovation. In these case studies, city managers exhibit specific competencies to develop digital innovation projects that uphold and advance urban sustainability. The study demonstrates the relevance and practical application of DC2-CF as a valuable tool to identify competency needs for local public, private, and community stakeholders throughout diverse stages of the urban digital innovation process. The findings suggest the complex relationship between competencies and project delivery, stressing variations in how they are utilised across various projects. Drawing from these key results, this paper provides practical recommendations for city professionals, guiding them in leading climate-friendly and sustainable urban digital innovation. • Essential socio-technical competency requirements for sustainable digital innovation. • Exemplary case studies to illustrate sustainable and digital innovation leadership. • Practical application of the DC2-CF as a valuable tool to identify competency needs. • Valuable insights revealing how to lead sustainable digital innovation responsibly. • Practical recommendations to align urban digital innovation with sustainable goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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