A Miscellaneous Hindrances to an Effective Response to Cable Theft in Durban Railway Stations, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on notable miscellaneous hindrances to an effective response to cable theft in Durban railway stations of South Africa. From a qualitative standpoint; data was collected from Eight (8) purposively selected individuals to solicit their respective perceptions and experiences on this subject. This involved the Passenger Rail Agency of South Africa (PRASA) ‘Security Personnels – Cable Theft Investigators and Cable Theft Railway Patrollers, all involved in combating cable theft in Durban railway stations. Inductive Thematic Analysis was used for data analysis. This study found that scrap metal dealers are the major key contributors to cable theft in the Durban railway stations; and also the value of copper cable on the market promotes the exponential rise of cable theft. It was also established that, there was no proper protection of the rail infrastructure, and cable thieves get lighter sentences. It was further stablished that cable theft is perpetuated by the shortage of indispensable resources and workforce or police visibility in the stations. For the recommendations: More attention must be paid to scrap metal dealers by offering strict rules on the issuing of trading licenses. Moreover, severe stiff sentences should be handed to pontetial offenders and better working relations should be established, with more resources geared to the PRASA security department.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».