Building Trust in Smart Cities: A Case Study of Seoul Smart City and Recommendations for Calgary's Smart City Alliance
Notice bibliographique
Résumé
Big data and technology growth have introduced a compelling opportunity for municipal governments to transform their public service delivery by administering them through Smart Cities. Smart Cities have a crucial role in data-led urban innovation, which can provide the municipality, its civil service, the private sector, and its citizens with improved connectivity, efficiency and overall welfare. All these pillars can strengthen municipal governance, but the broader administration of modern-day technology and big data must be balanced or aware of the concerns produced by such technology to tangibly improve citizen welfare. As these smart developments apply a vast amount of big data, the capstone focused on answering the following question: How are Smart Cities evolving in the context of the technological revolution and how is it that they maintain a relationship between investments in technology and new Smart Cities can maintain a relationship between investments in technology and investments in building trust in technology? Rather than focusing on how much technology is available, the capstone focused on ethical data governance models that build trust in technology to strengthen data fairness, privacy, and transparency. Data-governance processes often depend entirely on the infrastructure ownership models within a city. The research presented literature on a public administration model to set up a case study of a Smart City development that synthesizes the smart city public administration and its data governance capabilities. As there are many avenues to synthesize ethical policymaking in the age of technology, this paper focused on the data collection process. The project employs a case study looking at Seoul, South Korea, where infrastructure ownership rests within public-private partnerships. A case study is an appropriate decision-making tool that can help jurisdictions compare and evaluate policy options to strengthen their public service delivery. The case study used three leading indicators of citizen-centred intelligent cities to address the relationship between technology and the trust built into the technology and public service delivery in Seoul. Data fairness, privacy and transparency, and data governance are indicators.
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.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».