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Enregistrement W2979797857

A QUALITY ASSESSMENT STUDY ON THE EAST COAST ROAD OF TAMIL NADU, INDIA

2018· article· en· W2979797857 sur OpenAlexaboutno aff
Velmurugan Pasupathi, Babu George

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBelt and Road Initiative
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismGeographyProsperityMetropolitan areaTamilBENGALEconomic growthBusinessBayEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global Evolutions on Social and Economic aspects along with the Civilizations are catalysed primarily by the evolution of Roads and subsequent modes of Transport only. Effective road networks are vital to prosperity of any economy. Roads and Infrastructure provide not only major means of transport for both passengers and freight but also are crucial in economic development of any country. Roads across the world and the Good physical connectivity in the urban and rural areas have been trump cards for Tourism growth, India is no exception. In fact India’s rapid growing economy has witnessed a rise in demand for transport infrastructure and services. When roads are developed they can be used as a facilitator and as an attraction too. Roads designed to meet certain standards can become an attraction for tourists in the long run and in turn to tourism development too. United Arab Emirates, Singapore, Switzerland, Japan and France are top countries in Road Quality Index in 2017. Route 66 U.S, Great Ocean Road Australia, Trans-Canada Highway Canada, National Express Ways Japan, Golden Quadrilateral Road India are some of the major road network of the world contributing for the economic growth as well as shouldering tourism in the respective countries. The East Coast Road in India was originally developed by a process of interlinking and improving a series of small village roads that connected the fishing villages along the coast of Bay of Bengal. This road project is funded by Asian Development Bank connects Chennai Metropolitan City to Kanayakumari. This road connects Kovalam, Mahabalipuram, Pondicherry, Chidambaram, Karaikal, Rameshwaram, Gulf of Mannar, Tuticorin and Kanyakumari the famous tourist destinations of Tamil Nadu State of India. This study aims to assess the quality of East Coast Road and provide insight about the contribution of this road to Tourism Development in Tamil Nadu, INDIA. This paper will measure the Infrastructure facilities, Tourism, Traffic flow, Environmental Conditions and Security concerns of the East Coast Road. This multidisciplinary paper will be prepared through questionnaire survey method, appropriate testing will be used to test the Hypothesis to measure the quality. Implications and Recommendations for Government and NGO’s of Tamil Nadu will be discussed for future Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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