Synergizing urban and mobility governance: Insights from Dubai and Lahore
Notice bibliographique
Résumé
Urban centers in the Middle East and North Africa (MENA) and South Asian (SA) regions face challenges like urban sprawl, low-density development, and heavy investment in road infrastructure, worsened by fragmented governance and political instability. This study adopts a qualitative approach, utilizing semi-structured interviews with decision-makers in Dubai and Lahore, to identify and analyze key factors influencing urban management and mobility governance. Grounded theory is applied to compare the distinct governance challenges, policy priorities, and strategic planning approaches of the two cities. Key findings show that that Dubai immensely benefits from effective decision-making, a clear strategic vision, long-term transport planning, and structured program implementation. In contrast, Lahore grapples with overlapping roles among multiple planning agencies, delays in Master Plan approvals, and weak implementation frameworks, all of which contribute to uncontrolled horizontal expansion and a road-centric development model. This paper advances the urban governance literature by proposing a conceptual governance framework and a maturity model offering actionable insights for developing cities striving for more sustainable and equitable urban mobility. Lessons from Dubai's Urban Governance: • Dubai's exemplary decision-making processes, strategic transport planning, and successful program implementation can be a model for urban governance excellence. • Actionable insights from Dubai's experience offer valuable lessons for decision-makers, planners and policymakers globally to enhance urban governance frameworks. Governance Challenges in Lahore: • The governance challenges in Lahore focus on issues such as political instability, overlapping institutional roles, delayed decision-making, and unclear policy priorities. • Potential obstacles in urban and mobility governance, as highlighted by Lahore's experiences, provide a cautionary tale for other emerging cities aiming to improve their governance models. Framework for Sustainable Urban Ecosystems: • A conceptual governance framework and maturity model are suggested based on insights from Dubai and Lahore, aimed at fostering efficient, sustainable, and inclusive urban and mobility ecosystems. • A practical roadmap is introduced for cities to implement integrated governance approaches, highlighting the importance of sustainability, inclusivity, and strategic planning in urban development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».