Analysis of Policies and Implementation of Railway Crossing Regulations in Indonesia: A Multi-Stakeholder Approach to Enhance Compliance and Safety
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines the implementation of railway crossing regulations in Indonesia, employing a multi-stakeholder approach to enhance safety and compliance. Utilising a quantitative methodology, the research surveyed 500 respondents across various stakeholder groups. Structural Equation Modelling-Partial Least Squares analysis revealed that a multi-stakeholder approach significantly influences the effectiveness of regulation implementation (β = 0.68, p < 0.001). Inter-agency coordination emerged as the second most crucial factor (β = 0.55, p < 0.001), mediating the relationship between the multi-stakeholder approach and implementation effectiveness. The study also found a strong correlation between implementation effectiveness and regulatory compliance (β = 0.71, p < 0.001). Whilst community involvement and technology integration showed smaller influences, they remain significant contributors to implementation effectiveness. Notably, perceptions were consistent across stakeholder groups, indicating a shared understanding of key issues. The findings underscore the need for collaborative platforms in policy formulation and implementation, increased investment in technology and community engagement programmes, and adaptive regulatory frameworks that accommodate Indonesia's diverse contexts. This research contributes to the literature on transportation safety in developing countries and provides empirical evidence for policy reforms in railway crossing safety management in Indonesia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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