Technology first, sustainability later: a systematic review on the literature on the policy development of China’s smart city strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In China, like in other countries, smart cities have been proposed to make cities more efficient and, ideally, also more sustainable and low-carbon. Unlike other countries, China pursued a smart city strategy since 2008 with substantial funding and intermediate goals, resulting in high data and computational-intensive digital infrastructures in some cities. However, there is a lack of systematic understanding of how Chinese smart city policies and practices evolved. It is also unclear if and how smart cities achieve sustainability goals. Here, we fill these gaps by conducting a systematic literature review on the timeline of China’s smart city policies during the past three Five-Year Plans. The literature review, based on screening 7995 papers, and analyzing 364 relevant articles, shows that priority research topics are smart city systems and governance, including surveillance, with a more limited focus on policy. China’s net-zero carbon strategy is far less developed than its smart city strategy. The funding and development of large-scale data and AI technology is exemplified in Hangzhou’s ‘Urban Brain’. While sustainability goals are often associated with smart cities, we find few applications with demonstrated sustainability benefits. We suggest that mutual learning is possible by combining the net zero strategy and sustainable city strategy of cities like Copenhagen, Nairobi, Singapore and Toronto with the urban brain strategy of cities like Hangzhou.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».