Smart City Products and Their Materials Assessment Using the Pentagon Framework
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
Smart cities are complex urban environments that rely on advanced technology and data analytics to enhance city services’ quality of life, sustainability, and efficiency. As these cities continue to evolve, there is a growing need for a structured framework to evaluate and integrate products that align with smart city objectives. This paper introduces the Pentagon Framework, a comprehensive evaluation method designed to ensure that products and their materials meet the specific needs of smart cities. The framework focuses on five key features—smart, sustainable, sensing, social, and safe—collectively called the Penta-S concept. These features provide a structured approach to categorizing and assessing products, ensuring alignment with the city’s goals for efficiency, sustainability, and user experience. The Smart City Pentagon Framework Analyzer is also presented, a dedicated web application that facilitates interaction with the framework. It allows product data input, provides feedback on alignment with the Penta-S features, and suggests personality traits based on the OCEAN model. Complementing the web application, the Smart City Penta-S Compliance Assistant API, developed through ChatGPT, offers a more profound, personalized evaluation of products, including the life cycle phase recommendations using the IPPMD model. This paper contributes to the development of smart city solutions by providing a flexible framework that can be applied to any product type, optimizing its life cycle, and ensuring compliance with the Pentagon Framework. This approach improves product integration and fosters user satisfaction by tailoring products and their materials to meet specific user preferences and needs within the smart city environment. The proposed framework emphasizes citizen-centric design and highlights its advantages over conventional evaluation methods, ultimately enhancing urban planning and smart city development.
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.
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 | 0,000 |
| 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