Appraisal of Parking Problems and Traffic Management Measures in Central Business District in Lagos, 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
Transport problems are very common in the Central Business District of Nigeria Cities as a result of the growing concentration of population, rapid urbanization and economic activities of certain point of the world. Edward Ulman observed that transport is applied to move people, goods or service in order to enable two place to interact in which there must be a specific demand and supply. The attended cost and dependability of transport service and infrastructures have enabled an increasing number of people to seek economic, social and education opportunities that urban areas ideally provided. But contrarily, Central Business District metropolitan cities have grown to the point where threaten to strangle the transportation that made them possible. In view of the above, research work examine, the problem associated with Parking and traffic Management problem within Ikeja Local Government Area Central Business District. The method used for data collection were mainly questionnaire administration; secondary data extracted from documented information relevant to the research work; formal and informal interview and data analysis, technique and interpretation. Relevant literatures on the research topic were reviewed. Findings in this research work revealed that parking problems and Traffic Management which leads to time delays and traffic congestion are as a result of inadequate parking space, traffic signs/signals, human factor indiscipline act and development of illegal stall at car park.Recommendation was made for Parking Management, Parking design standard, parking control; traffic management for both vehicular and pedestrian, Land-use and Land development; enforcement of edict and bye-laws by statutory agencies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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