Maintenance Generators and Procurement Methods of Sport Facilities in the North Central Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the factors affecting maintenance of the various elements of both indoor and outdoor sports facilities as well as the methods used in of maintaining them. Twenty questionnaires were administered to managers and maintenance officers of the sports facilities in the North Central Nigeria. Relevant factors which where peculiar to each of the facilities where obtained from related literatures and validated. The respondents assessed the effects of the factors on the maintenance of the various facilities. Also, the respondent’s opinion was sort on issues relating to methods used for procurement of maintenance works for the sport facilities, and whether there are variations in efficiency of the facilities based on the procurement methods adopted. The results obtained where analyzed using the Relative Importance Index (RII) and simple percentages. RII was used to determine the degree of significance of each factor and how significantly each element of the sport facility is either being insourced or outsourced. From the results, the effect of the factors on the maintenance of the facilities ranged from “not significant” to “very significant”, depending on the facilities in question. The procurement methods used for maintenance works was mostly a combination of insourcing and outsourcing. It was observed that variations exist in the efficiency of maintenance depending on the method of procurement adopted too. It was recommended that more attention be given to the factors affecting maintenance rather than of attempting to address both at the same time. Also it was recommended that the method of procurement of maintenance works should be dependent on the competencies of the in-house staff available and not by taking such decisions without taking into considerations the capabilities present in-house.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle