Exploring the Coastal Tourism Potentials of Lagos
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria, just like the ASEAN countries, is in the process of metamorphosizing into a developed country. In its quest for developing other sectors of the economy to diversify from its main stay which is oil, Nigeria is looking to tourism as a possible alternative income earner for the nation. Growing statistics indicate the increasingly financial gains in exploiting the untapped wealth of coastal tourism: it is increasingly an area of interest whose potential lies hugely unexploited in Nigeria. Lagos, its former capital, is one of Nigeria’s coastal cities. Water-based sites in the city are largely neglected or grossly under-utilized thereby wasting their natural recreational potentials. This research seeks to examine the existing water tourism destinations, identify the problems causing lack of popularity, and subsequently proffer solutions enabling policy makers in government and private sector plan better. Data were collected through the administration of structured questionnaires and interviews from sixty randomly selected users and industry practitioners in Tarzan Jetty, Ozumba Mbadiwe Waterfront, Bar Beach Harbour and the Marina Waterfront. Data collected were analyzed using descriptive statistics and mean item score. Result of the survey showed that all the four water-based tourist destinations experience lack of infrastructure, most especially functional ferries or other water transport, piers, canoes and boats for pleasure rides and sightseeing, properly designed areas for relaxation and passive leisure, lack of security and non availability of restaurants, shopping facilities and conveniences. The provision of these infrastructures will definitely improve the current state of coastal tourism in Lagos.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».