UK Regions Digital Research Facility (UK RDRF)
英国地区数字研究设施(UK RDRF)
基本信息
- 批准号:EP/M023583/1
- 负责人:
- 金额:$ 509.76万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2015
- 资助国家:英国
- 起止时间:2015 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The UK RDRF brings together a number of research strands funded under the DET, EPSRC and ESRC portfolios over the last decade to create a national facility to tackle the vexed question of regional competitiveness and rebalancing the UK economy. Following the Scottish referendum there have been renewed calls for greater devolution to regions and core cities. This facility will bring together the big economic data and construct the high resolution models needed to support policy makers at national, regional and local level. It will innovate by building together a model of the fixed stock of buildings, including housing, commercial, warehousing and manufacturing, with a network model of key infrastructure. This will allow analysis of which policy nudges might be expected to overcome the inertia present in the historic geography of the UK. It will allow a common framework of data and evidence ti be used by regional and local policy professionals wishing to evaluate policy options. The whole facility is built on the opportunity created by CDT funding to develop a cohort of evidence based policy professionals and analysts to support the needs of a more devolved form of planning. We aim to support the creation of a 'community of practice' based on access to big economic data and open source analysis and modelling tools. We will host workshops and networks to spread best practice and create some institutional glue amongst the people concerned. Finally, we will engage local communities in the debate and bring the same evidence and tools to the public at large through crowd science and in-the-wild research engagement.
英国 RDRF 汇集了过去十年中由 DET、EPSRC 和 ESRC 投资组合资助的多个研究部门,旨在创建一个国家机构,以解决区域竞争力和英国经济再平衡这一棘手问题。苏格兰公投后,人们再次呼吁将权力更多地下放给地区和核心城市。该设施将汇集大经济数据并构建支持国家、区域和地方各级决策者所需的高分辨率模型。它将通过构建包括住房、商业、仓储和制造在内的固定建筑存量模型和关键基础设施的网络模型来进行创新。这将有助于分析哪些政策推动有望克服英国历史地理中存在的惯性。它将允许希望评估政策选择的区域和地方政策专业人员使用一个共同的数据和证据框架。整个设施建立在 CDT 资金创造的机会之上,旨在培养一批基于证据的政策专业人员和分析师,以支持更加权力下放的规划形式的需求。我们的目标是支持创建一个基于大经济数据和开源分析和建模工具的“实践社区”。我们将举办研讨会和网络,以传播最佳实践,并在相关人员之间建立一些制度凝聚力。最后,我们将让当地社区参与辩论,并通过群体科学和野外研究参与向广大公众提供相同的证据和工具。
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Big data and the city
- DOI:10.2148/benv.42.3.321
- 发表时间:2016-01-01
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Batty, M.
- 通讯作者:Batty, M.
Theories and Models of Urbanization - Geography, Economics and Computing Sciences
城市化理论和模型 - 地理、经济学和计算科学
- DOI:10.1007/978-3-030-36656-8_4
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Arcaute E
- 通讯作者:Arcaute E
Recent advances in urban system science: Models and data.
- DOI:10.1371/journal.pone.0272863
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:3.7
- 作者:
- 通讯作者:
Thinking organic, acting civic: The paradox of planning for Cities in Evolution
- DOI:10.1016/j.landurbplan.2016.06.002
- 发表时间:2017-10
- 期刊:
- 影响因子:9.1
- 作者:M. Batty;S. Marshall
- 通讯作者:M. Batty;S. Marshall
Cities and regions in Britain through hierarchical percolation.
- DOI:10.1098/rsos.150691
- 发表时间:2016-04
- 期刊:
- 影响因子:3.5
- 作者:Arcaute E;Molinero C;Hatna E;Murcio R;Vargas-Ruiz C;Masucci AP;Batty M
- 通讯作者:Batty M
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Alan Penn其他文献
Alan Penn的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Alan Penn', 18)}}的其他基金
Platform Grant: Space, Technologies and the Design of the Built Environment
平台资助:空间、技术和建筑环境设计
- 批准号:
EP/G02619X/1 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Research Grant
City History and Multi-Scale Spatial Masterplanning
城市历史和多尺度空间总体规划
- 批准号:
EP/F00222X/1 - 财政年份:2007
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Research Grant
相似国自然基金
荆楚地区规划遗产的数字化保护与再生方法研究
- 批准号:52378052
- 批准年份:2023
- 资助金额:50 万元
- 项目类别:面上项目
多级数字鸿沟影响地区收入不平等的机制与效应研究:基于非对等经济联系视角
- 批准号:
- 批准年份:2022
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
数字乡村建设对脱贫地区农户收入增长与差距的双重效应研究:影响机理与双赢策略
- 批准号:72263014
- 批准年份:2022
- 资助金额:28 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
教育数字化战略对民族地区义务教育优质均衡的影响研究
- 批准号:
- 批准年份:2022
- 资助金额:45 万元
- 项目类别:面上项目
基于软躯体和壳体形态的云南地区现生介形虫数字化鉴定数据库
- 批准号:32160116
- 批准年份:2021
- 资助金额:36 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
相似海外基金
Precision Medicine Digital Twins for Alzheimer’s Target and Drug Discovery and Longevity
用于阿尔茨海默氏症靶点和药物发现及长寿的精准医学数字孪生
- 批准号:
10727793 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Establishing the role of MMP9 in amyloid-immunotherapy-induced ARIA
确定 MMP9 在淀粉样蛋白免疫疗法诱导的 ARIA 中的作用
- 批准号:
10607620 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Deep Learning Reconstruction for Rapid Multi-Component Relaxometry
快速多分量松弛测量的深度学习重建
- 批准号:
10372860 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Bringing 'Digital EMPOWER' to Australia, New Zealand and the Pacific Island regions
将“数字赋能”引入澳大利亚、新西兰和太平洋岛屿地区
- 批准号:
10020781 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别:
Collaborative R&D
Deep Learning Reconstruction for Rapid Multi-Component Relaxometry
快速多分量松弛测量的深度学习重建
- 批准号:
10598038 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 509.76万 - 项目类别: