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Enregistrement W4409430986 · doi:10.1680/jtran.24.00115

Review of literature on funding mechanisms in Sub-Saharan Africa on road construction and operation

2025· article· en· W4409430986 sur OpenAlexaff
Harry Evdorides, Abubakar Kori Alkali, Mohammed Hamza Momade

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Transport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensDurham College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoad constructionBusinessEnvironmental planningRegional scienceTransport engineeringGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies on road and highways construction and operation (RHCO) have been conducted by researchers worldwide over the years, but there has been no study to date whereby the findings from the previous articles have been extensively reviewed from a geographical perspective. Furthermore, the published articles have not been unanimous in their findings for the same region, further bringing into question the reliability of previous research. The aim of this study is to review previous research on the topic of RHCO to identify the reasons for the variation in the findings from a geographical perspective. From the previous articles, the authors focused on (a) understanding available funding mechanisms, (b) benefits/challenges in funding mechanisms and (c) recommendations to improve current funding mechanisms. The review has been conducted in accordance with the standard of the Evidence for Policy and Practice Information and Co-ordinating Centre (EPPI) and follows a ‘preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis’ or ‘PRISMA’ model. The EPPI reviewer web software was used for data analysis and coding, studies identification, screening, eligibility check and final inclusion. The authors have prepared a cost/benefit analysis with recommendations summarizing the challenges faced in countries with poor economic conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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