Integrating Local Culture in Smart City: ‘Sombere’ Based Governance Collaboration in Makassar City, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to examine the integration of local culture in a smart city. The novelty of this research introduces the concept of a Culturally Integrated Smart City, which emphasizes the importance of integrating the Smart City technology framework with local cultural values so that the development of smart cities becomes more inclusive, sustainable, and rooted in local wisdom. The research used a descriptive qualitative. The main data source in this research was obtained from informants. The initial informants were selected purposefully: people who understand problems in collaborative governance and smart cities. The research found that effective communication through face-to-face dialogue in development planning provides space for the community to convey aspirations, which become part of government policy. In addition, building trust between the government and the community has proven crucial in managing Smart City initiatives, especially in developing technological infrastructure such as CCTV surveillance systems and tourist alley revitalization programs. The commitment of local governments, the private sector, and active community participation in every stage of the implementation of the Sombere-based Smart City in Makassar reflects solid collaboration based on local cultural values. The limitations of this research emphasize the aspects of collaboration and cultural integration in Smart Cities but have not discussed in depth the technical and economic aspects that also affect the sustainability of Smart City.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».