Towards Performance Measures of Transportation Networks in Nigeria: Lessons from the Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Transport is very key and important in the socio- economic transformation of any region or country. It is the life wire upon which other socio-economic activities of any nation depend. Be that as it may, government at all levels are always anxious to provide efficient transport services to meet the ever increasing desire of man to move freely while pursing his day to day activities. In the developed world, attention is shifting to the evaluation of transportation infrastructures as distinct from mere provision of such facilities. Hence, this study examines the various efforts of government of some developed countries of the world in their bid to make sure that transportation networks provision not only exist in some localities, but perform the roles they are meant to perform. Data for this study was collected from the secondary source through a review of existing literatures on how countries such as the United States, the United Kingdom, Canada Germany etc. have been able to apply performance measures to their transportation system; thereby giving room for a near perfect and efficient transportation system. Content analysis was used to analyze data. Findings revealed that no serious agencies of government in Nigeria had been put in place at both the federal and state levels to co-ordinate and promote performance measures of transportation networks. The study recommended the establishment of agencies that can get feedback from the populace, the performance level of transportation networks and infrastructures in Nigeria for improved transportation system in the country. Keywords: Performance, Transportation, Networks and Lessons).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».