Critical factors that impact on the efficiency of the Lagos seaports
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since the past two decades, the Lagos seaports have experienced vessel and storage yard cargo congestion, resulting in dwell times of about 30 days for containerised imports and high trade logistics costs.Objectives: The purpose of this study was to identify the critical factors that impact the operational efficiency of the Lagos seaports with a view to improving liner trade activities.Method: The study adopted an operational-based approach to understand the dynamics of the various interfaces of the port value chain. The research paradigm adopted for the study was therefore a combination of constructivism and post-positivism paradigms, which entailed the exploration and understanding of the various stakeholders in the port value chain. The epistemology of the research relied on the use of the exploratory sequential mixed method research technique (i.e. the qualitative approach followed by the quantitative approach) at the operational level of port operations.Results: The result of the research showed that significant challenges exist and that some of these challenges cut across all functions of port operations. Challenges are experienced in the areas of corruption, trade fraud, transport infrastructure deficits, the absence of a supply chain culture and shortcomings in the execution of the ‘contract of customs’. Additionally, these factors include the deficiencies in services and facilities provided by state agencies and government-appointed service providers and private sector companies such as truckers, inland container depots, Inland Container Depots (ICDs) and terminal operators.Conclusion: Specific recommendations are made to address the issues identified which, if implemented, could significantly address the current inefficiencies observed in the Lagos seaport’s operations.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».