Spatial Structure of Road Infrastructure In Ekiti State, Nigeria: Options for Transformation
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which a nation’s landmass is covered by road network is an index of the degree of mobility of people, goods and services within the country, and the quality of the network measures the ease and cost of that mobility. Roads dominates the transport sector in most developing countries carrying eighty to ninety percent of passenger and freight. It plays a critical role in the entire transportation chain in that it connects other modes of transportation and permeates all aspects of modern economic activities in the economy. Hence the objectives of this study which examines spatial structure of road infrastructure in Ekiti State Nigeria; options for transformation are to determine the level of connectivity of road networks in the study area and also to determine the most accessible node from other significant nodes in the study area. To get a topological characteristics of the transportation network in the study area, a graph of the road network of Ekiti State was abstracted from the map sourced from the federal Road Maintenance Agency FERMA (Ado Ekiti Office). The most commonly used graph theoretic measurement of Karsky (1963) namely; the Beta (β) index, the Gamma (γ) index and the Alpha (α) index were used to determine the connectivity of road networks in the State. Shimbel index and associated number methods were also used to determine the most accessible node from other notable nodes in the study area. The results showed that the connectivity level is low with Beta index 1.39, Gamma index 0.49 and Alpha index 0.24. Result from the accessibility analyses showed that Ado-Ekiti is the most accessible node from other notable nodes on the study area. The study recommends options for the transformation of the road transport sub-sector in the study area. Key words: Spatial; Structure; Road; Infrastructure; Transportation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».