Bibliographic record
Abstract
Cette thèse explore les concepts de l'engagement codé en relation avec le rôle de la capacité des citoyens à participer aux villes intelligentes. L'engagement codé est défini comme la perspective du citoyen- capteur dans la ville intelligente, dans un monde où capteurs interconnectés et grandes données sont omniprésents. En raison des difficultés perçues dans l'exploitation de la participation publique et des promesses hyperboliques associées aux villes intelligentes, l'engagement codé est un mode d'engagement entre les gouvernements locaux et les citoyens en développement. Le principal mode d'engagement consiste souvent à recueillir des données à partir des médias sociaux, des caméras ou des citoyens eux-mêmes pour alimenter des méthodes axées sur les données afin que les villes intelligentes puissent offrir des services axés sur les citoyens. L'analyse de la littérature présente la participation du public en tant que pierre angulaire de la démocratie et suit son évolution vers une méthode d'engagement des citoyens axée sur la technologie. La discussion met en lumière la façon dont les pratiques d'engagement du public ont suivi l'intérêt croissant pour l'identification des communautés cibles et l'utilisation de méthodes axées sur la technologie pour attirer des participants plus nombreux et plus représentatifs. Cependant, à mesure que le rôle des technologies du Web 2.0 grandit, la nature et la qualité des acteurs et des données exploitées par ces médias deviennent de plus en plus préoccupantes.Un système de détection de foule a été conçu pour " supprimer la boîte noire " de nombreux algorithmes propriétaires conçus pour capter l'opinion publique à l’aide du contenu généré par les utilisateurs. Une nouvelle approche méthodologique est fournie combinant de multiples attributs des médias sociaux pour identifier les communautés de pratique et d'intérêt dans des contextes géographiques spécifiques. Grâce à l'utilisation de réseaux sociaux spatialement situés, à l'analyse spatio-temporelle et au traitement du langage naturel, des liens inférés pourraient être explorés au moyen d'une plateforme de visualisation 3D dans le but de prendre des décisions éclairées. Deux études de cas sont également fournies sur la ville de Toronto. La première met en contexte le contrôle exercé par l'entreprise sur une collectivité du secteur riverain de Toronto. Cette étude analyse l’implémentation défective d’une collectivité intelligente, où les citoyens pouvaient fournir une rétroaction en temps réel aux dirigeants communautaires au moyen de plates-formes virtuelles, financée par de vastes quantités de ressources publiques. La deuxième étude de cas fournit un contexte plus approfondi des efforts de la ville de Toronto pour devenir une ville intelligente avant-gardiste. Cependant, les mécanismes de gouvernance et de contrôle des intérêts des entreprises privées ont une emprise sur le rôle futur de la participation publique dans la ville intelligente. Il s'agit notamment de la propriété privée de services aux citoyens qui sont alimentés par la collecte des contributions passives du public
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 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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".