Business Improvement Districts- Fallstudie avseende tillämpning, framgångsfaktorer och utveckling ur ett svenskt perspektiv
Bibliographic record
Abstract
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.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.117 | 0.026 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".