Analysis of Policies and Implementation of Railway Crossing Regulations in Indonesia: A Multi-Stakeholder Approach to Enhance Compliance and Safety
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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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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 ».