Evaluating the usefulness of VGI for citizen co-producing city services from citizen perspective: A case study of crowdsourcing pedestrian navigation
Notice bibliographique
Résumé
With over 50 % of the world's population now living in the cities and the number continuing to grow, cities are increasingly responsible for delivering services to people and businesses. Recent developments in volunteered geographic information (VGI) have provided new opportunities for improving city services by enabling citizens instantly and collectively share and report issues. However, the usefulness of VGI for such use has not been evaluated from a citizen perspective. This paper aims to bridge this research gap through a case study that innovatively uses geosocial media, as an example of VGI, for reporting accessibility issues to local governments and for providing customized navigation services to the general public. Particularly, a study website was developed that allows citizen participants to evaluate the usefulness of geosocial media for issue reporting and for pedestrian navigation. The results suggest that citizens consider geosocial media useful for helping them maneuver dynamic urban environments and for providing a convenient tool for issue reporting. These results suggest that citizens evaluate the usefulness of VGI differently from government officials and that VGI can facilitate government-citizen communication as well as the provision of customized public services, both of which are important to the development of smart cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».