De smart city a smart destination. El caso de tres ciudades canadienses
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Varias ciudades en el mundo se autoproclaman “inteligentes” integrando, en diferentes grados las nuevas tecnologías en las diferentes esferas de la ciudad. Sin embargo, a pesar de esta efervescencia alrededor de la ciudad inteligente, el concepto requiere más conceptualización por parte de los investigadores. Esto es aún más importante cuando llega el momento de distinguir entre una ciudad inteligente y un destino inteligente. La relación entre estos dos conceptos no es clara y la transición de ciudad inteligente a destino inteligente no es automática. Esta situación se explica por el hecho que las características intrínsecas de sus respectivas poblaciones objetivo, tanto de los ciudadanos como de los turistas son diferentes. En este orden, este artículo compara tres ciudades Canadienses de la provincia de Quebec, con el objetivo de demostrar que la realización de un proyecto de destino inteligente, requiere la adaptación de las estructuras de gobierno, la participación de todos los interesados y particularmente en turismo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it