Sustainable urban digital innovation: A socio-technical competency-based approach to evaluation
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.
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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 | 0,067 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».