論文の概要: Small Towns, Big Questions: Methodological Insights into Use Case Selection for Digital Twins in Small Towns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00883v1
- Date: Fri, 25 Jul 2025 07:52:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-17 05:52:13.59228
- Title: Small Towns, Big Questions: Methodological Insights into Use Case Selection for Digital Twins in Small Towns
- Title（参考訳）: 小都市におけるデジタル双生児の事例選択に関する方法論的考察
- Authors: Lucy Temple, Gabriela Viale Pereira, Laura Kaltenbrunner, Lukas Daniel Klausner,
- Abstract要約: 本稿では,小都市におけるデジタルソリューションの利用事例を特定し,評価するための学際的手法を提案する。
提案手法はローワー・オーストリアで開発・実装された。
我々は、非都市・農村における将来のスマートシティイニシアチブにデジタルツインツールを実装することを目的とした、研究者や実践者のためのレプリカ可能なフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Selecting appropriate use cases for implementing digital solutions in small towns is a recurring challenge for smart city projects. This paper presents a transdisciplinary methodology for systematically identifying and evaluating such use cases, drawing from diverse academic disciplines and practical expertise. The proposed methodology was developed and implemented in Lower Austria, with a particular focus on the small towns that are characteristic of a region lacking major urban centres. Through semi-structured interviews and collaborative workshops (e.g. a needs requirements workshop) with various relevant stakeholders, fifteen possible use cases were first identified. Then these use cases were categorised and assessed based on criteria such as feasibility, usefulness, the need for biological or human modelling, and overall complexity. Based on these characteristics, three use cases were selected for further development. These will be the basis of digital twin solutions for supporting decision-making and public outreach regarding policy decisions in those fields. Our proposed methodology emphasises stakeholder engagement to ensure robust data collection and alignment with practical requirements and the involved towns' current needs. We thus provide a replicable framework for researchers and practitioners aiming to implement digital twin tools in future smart city initiatives in non-urban and rural contexts.
- Abstract（参考訳）: 小都市でデジタルソリューションを実装するための適切なユースケースを選択することは、スマートシティプロジェクトにとって繰り返し挑戦である。
本稿では,これらの事例を体系的に同定し,評価するための学際的手法について述べる。
提案手法はローワー・オーストリアで開発・実装され、特に主要都市の中心を欠く地域の特徴のある小都市に焦点が当てられた。
さまざまな利害関係者との半構造化インタビューや共同ワークショップ(要求要求ワークショップなど)を通じて、15のユースケースが最初に特定されました。
次に、これらのユースケースを分類し、実現可能性、有用性、生物学的または人的モデリングの必要性、全体的な複雑さといった基準に基づいて評価した。
これらの特徴から、さらなる開発のために3つのユースケースが選択された。
これらは、意思決定を支援するデジタルツインソリューションの基礎であり、これらの分野における政策決定に関する公の場である。
提案手法は,ロバストなデータ収集と実践的要件の整合性を確保するため,利害関係者の関与を重視したものである。
そこで我々は,非都市・農村における未来のスマートシティイニシアチブにデジタルツインツールを実装することを目的とした,研究者や実践者のレプリカ可能なフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- The Urban Model Platform: A Public Backbone for Modeling and Simulation in Urban Digital Twins [0.0]
我々は、オープンな都市モデルプラットフォームが、都市デジタル双生児のモデリングとシミュレーションのためのパブリックな技術バックボーンとして機能すると主張している。
このようなプラットフォームはオープン標準に基づいて構築され、モデルの分散統合を可能にし、都市システムを表現するためのマルチモデルアプローチをサポートする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T17:58:10Z) - Why Reasoning Matters? A Survey of Advancements in Multimodal Reasoning (v1) [66.51642638034822]
推論は人間の知性の中心であり、多様なタスクにまたがる構造化された問題解決を可能にする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、算術、常識、記号領域における推論能力を大幅に向上させてきた。
本稿では,テキストおよびマルチモーダルLLMにおける推論手法の簡潔かつ洞察に富んだ概要について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-04T04:04:56Z) - Unravelling the Use of Digital Twins to Assist Decision- and Policy-Making in Smart Cities [0.0]
本稿では,公共セクターにおけるディジタルツインベースの意思決定支援フレームワークの今後の展開の基盤となる,体系的な文献レビューについて述べる。
この研究の最終目的は、スマートシティにおける意思決定プロセスを支援するために、コンテキスト固有のデジタルツインをモデル化することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T15:21:51Z) - A Taxonomy of Decentralized Identifier Methods for Practitioners [50.76687001060655]
SSI(Self-Sovereign Identity)の新たなアイデンティティ管理パラダイムの中核となるのは、W3C Decentralized Identifiers(DID)標準である。
本稿では, DID手法を選択する際に, 実践者が情報的意思決定を行えるようにするためのDID手法の分類法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T13:01:40Z) - Smart Cities and Digital Twins in Lower Austria [1.7349132949643813]
プロジェクトSmart Cities aNd Digital Twins in Lower Austria (SCiNDTiLA)は、いくつかのコントリビューション分野における研究技術の現状を拡張している。
複雑性理論と計算社会科学の手法の基礎を利用して、デジタルツインベースのスマートシティモデルを開発する。
結果は、スマートシティにおける社会的課題に取り組むための方法論、ガイドライン、政策推奨のロードマップに変換される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T13:31:25Z) - Sampling-based techniques for designing school boundaries [26.73720392872553]
そこで本研究では,フリップ提案に基づく学校境界設計のためのサンプリング手法を提案する。
これらの手法は局所探索に基づく再制限アルゴリズムの比較のベースラインとして利用することができる。
我々は、学校再編の問題に関して、これらの2つの側面を実証的に触れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T06:45:55Z) - Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.17085406202368]
人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T12:51:11Z) - Weakly Supervised Object Localization and Detection: A Survey [145.5041117184952]
オブジェクトのローカライゼーションと検出は、新しい世代のコンピュータビジョンシステムを開発する上で重要な役割を果たす。
本稿では,(1)古典的モデル,(2)既成の深層ネットワークの特徴表現を用いたアプローチ,(3)ディープラーニングのみに基づくアプローチ,(4)この分野で広く利用されている公開データセットと標準評価指標についてレビューする。
この分野における重要な課題、この分野の開発履歴、各カテゴリーの手法の利点/欠点、異なるカテゴリーの方法間の関係、弱い監督対象のローカリゼーションおよび検出方法の適用、およびこの研究分野の開発をさらに促進するための潜在的な将来の方向性について議論します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-16T06:44:50Z) - Individual Explanations in Machine Learning Models: A Case Study on
Poverty Estimation [63.18666008322476]
機械学習の手法は、敏感な社会的文脈でますます適用されつつある。
本研究の主な目的は2つある。
まず、これらの課題を公開し、関連性のある新しい説明方法の使用にどのように影響するか。
次に、関連するアプリケーションドメインで説明メソッドを実装する際に直面するような課題を軽減する一連の戦略を提示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T01:54:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。