As parcerias Público-Privadas como instrumento para a concretização de cidades inteligentes (Smart Cities)
Notice bibliographique
Résumé
A dissertação investiga o papel das Parcerias Público-Privadas (PPP’s) como um instrumento estratégico para a implementação de cidades inteligentes em Portugal. Adotou-se uma abordagem qualitativa e exploratória, combinando a revisão bibliográfica e o estudo de caso da cidade de Vila Nova de Famalicão, com destaque para o projeto B-Smart. O estudo evidencia que as PPP’s não se limitam a acordos financeiros, mas funcionam como plataformas de inovação, permitindo a cocriação de soluções tecnológicas adaptadas às necessidades locais. Os resultados demonstram que o sucesso dessas parcerias depende da confiança interinstitucional, da inclusão ativa dos cidadãos, da governança em rede e da adaptação ao contexto social, cultural e económico. O caso de Famalicão revela que, ao integrar empresas privadas, startups locais e cidadãos em processos colaborativos, é possível promover eficiência, inovação e valor público, alinhando-se com os princípios de sustentabilidade e desenvolvimento urbano inteligente. A análise comparativa com experiências internacionais, como Barcelona e Sidewalk Toronto, reforça a importância da contextualização e da participação social na eficácia das PPP’s. Este trabalho contribui para o entendimento das condições que favorecem a concretização de cidades inteligentes através de parcerias público-privadas.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».