Business Improvement Districts- Fallstudie avseende tillämpning, framgångsfaktorer och utveckling ur ett svenskt perspektiv
Notice bibliographique
Résumé
Business Improvement Districts, BID, är en internationellt etablerad platssamverkansmodell som möjliggör samverkan mellan offentlig och privat sektor inom vilket offentliga och privata aktörer, fastighetsägare och handel samverkar för utveckling och förvaltning av den fysiska miljön. Det första BID-projektet lanserades i Toronto, Kanada, under 1960-talet och modellen har sedan dess utvecklats och idag tillämpas modellen i flertalet länder runt om i världen. Internationellt är BID ofta reglerat genom lagstiftning där fastighetsägare och näringsidkare, på geografiskt avgränsade platser, är förpliktade att bidra genom ekonomiska avgifter och engagemang för att öka attraktivitet och trygghet. I Sverige finns det i dagsläget ingen lagstiftning avseende BID-inspirerad platssamverkan. Istället samarbetar den offentliga och privata sektorn genom frivilligt engagemang och åtagande för att skapa attraktiva och trygga platser. En kombination av kvalitativ och kvantitativ forskningsmetod har tillsammans med en tolkande analys tillämpats för att besvara studiens forskningsfrågor. Studien påvisar demografiska och ekonomiska effekter som uppkommit till följd av BID-inspirerad platssamverkan i fem svenska kommuner. Vidare fastslås fyra generella framgångsfaktorer som anses väsentliga för ett lyckat projekt. Studien visar även att det ur ett svenskt perspektiv inte är relevant att ändra befintlig lagstiftning likt internationell implementering. Istället föreslås en nationell paraplyorganisation som tillhandahåller kunskap och erfarenheter kring BID-inspirerad platssamverkan.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,026 |
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 ».