Internet of Things : The New Government-to-Business Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The buzz around Internet of Things (IoT) \n has gathered momentum but the IoT phenomenon is poorly \n understood by governments and businesses. Governments are \n under pressure to become more innovative, evidence-based, \n and collaborative and IoT seems to offer opportunities such \n as increased competitiveness and innovation, and regulatory \n improvements that reduce the burden on business and increase \n compliance. In this report we examine the evidence on the \n ground to see how the theoretical potential of IoT \n implementation matches up with the reality on the ground and \n what can we learn from government agencies at the forefront \n of IoT implementation. The report draws on lessons from \n cities around the world (Germany, UK, Luxembourg, Estonia, \n Kazakhstan, Finland, Canada, USA, Japan, UAE, and India); it \n also provides a review of the IoT marketplace. The questions \n it answers include - what is IoT and why should governments \n care, how are different cities implementing IoT based \n solutions, and what are the main policy and other \n implications for government to fully utilize the potential \n of the technology while managing the associated risks and \n challenges? Findings include the fact that IoT \n implementation is still nascent in governments, the business \n models to scale pilots are still under-developed, the policy \n environment remains very patchy, and there is need to invest \n in digital capacity, data practices, and IoT infrastructure. \n The report includes a rough toolkit for government agencies.
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.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,007 |
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 découle