Making Cities Resilient in Ghana: The Realities of Slum Dwellers That Confront the Accra Metropolitan Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three decades, various countries and stakeholders have aimed at having cities that can better handle natural and human-made disasters, protect human life, absorb the impact of economic, environmental and social hazards and promote well-being, inclusive and sustainable growth. This paper investigates how informal ties result in in-filling and the creation of slums in the context of efforts to make cities resilient in Ghana using the Accra Metropolis as case study. The United Nations Habitat classification of slums was used to purposively select two slum settlements in Accra for the study. The study used mixed methods of quantitative and qualitative approaches to collect data from April 2018 to August 2018. Quantitative data was collected from 400 slum dwellers while qualitative data was collected from eight focus group discussion sessions and in-depth interviews with at least one senior official from related institutions such as Accra Metropolitan Assembly (AMA), Ministry of Local Government and Rural Development (MLGRD), Ministry of Water Resources (MWR), Ministry of Works and Housing (MWH), Ministry of Inner City and Zongo Development (MICZD), Environmental Protection Agency (EPA), Ghana Police Service, and Ghana National Fire Service. Descriptive techniques were used for the analysis. The findings are that informal ties contribute to in-filling in slums. Slum dwellers do not plan to return home, they are not involved in land use decision making and the slums have opportunities and challenges to the slum dwellers and AMA. The AMA should avoid forced eviction of slums and rather enforce development control bye-laws, implement slum upgrading programs, and involve slum dwellers in upgrading programs. Slum dwellers must cooperate with AMA to make Accra resilient. The mainstreaming of the issue of slums in all urban development agendas needs to be given the needed political and policy attention by central government and all stakeholders.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».