Factors Hindering the Adoption of the Customs Electronic Licensing System (CELS) by Clearing and Forwarding Agents in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
While the Zambia Revenue Authority (ZRA) aims at improving and making it much easier, more efficient and faster to process clearing agents’ licenses added to mass sensitization and training on the Customs Electronic Licensing System (CELS), the adoption and utilization of the system among the clearing and forwarding agents in all the Zambian border posts is very low. This study aimed at determining the factors that impede the adoption and implementation of the CELS by the clearing agents and recommending the best ways in which ZRA can enhance the utilization of the electronic platform and boost compliance. The study was conducted within the population of the Zambia Revenue Authority and duly licensed Clearing Agents domiciled at Kenneth Kaunda International Airport (KKIA) as well as those working at Nakonde, Chirundu, Mwami, Katima Mulilo, Kasumbalesa and Kazungula border posts. We employed the mixed method approach, the quantitative and qualitative methods with a study sample of 263 licensed clearing and forwarding agents. However, analysis was based on 178 agents (the response rate was 68%). Binary Logistic was fitted on the date to determine the bottlenecks to the adoption of CELS. Factors which determined as bottlenecks to the adoption of the CELS are “Not Having ICT Skills”, “Not Having an electronic Device PC/Smartphone”, “No Access to Internet”, “Difficulty of Use of the CELS” and “Not Having Knowledge on CELS”. The challenges faced by clearing and forwarding agents include; not having electronic devices personal computers (PCs) or Smartphones, not having the required information technology skills, not having access to internet, and not having adequate knowledge about the system. To promote compliance among the agents, ZRA needs to do the following; make the possession of a computer or smartphone to be a mandatory requirement for an individual to be given the clearing and forwarding license; provide the required information technology skills training specifically on CELS; provide free internet only accessible to the registered agents to allow them to fully access the CELS, as well sensitization programs to ensure that all agents have knowledge on CELS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».