Infrastructure and Regulatory Barriers to AI Supply Chain Systems in Nigeria vs. the U.S.
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Notice bibliographique
Résumé
The integration of Artificial Intelligence (AI) into supply chain systems promises to revolutionize logistics, inventory management, demand forecasting, and real-time decision-making. However, the successful deployment of AI technologies is heavily dependent on robust infrastructure and a conducive regulatory environment. This explores the contrasting infrastructure and regulatory barriers to AI-driven supply chain systems in Nigeria and the United States, representing a developing and a developed economy, respectively. In Nigeria, major infrastructure challenges include inadequate broadband connectivity, unreliable power supply, limited data center availability, and poorly maintained transport and logistics networks. These issues hinder the real-time data collection and processing required for effective AI deployment. Furthermore, the digitalization of supply chains remains minimal, and access to structured datasets is limited. On the regulatory front, Nigeria faces a lack of clear AI governance frameworks, weak data protection laws, inconsistent customs processes, and an underdeveloped standardization ecosystem. In contrast, the United States benefits from advanced digital infrastructure, including widespread 5G coverage, high-capacity data centers, and integrated transport systems equipped with IoT technologies. Regulatory frameworks in the U.S. are more developed, with emerging AI-specific guidelines, data privacy laws such as the CCPA and HIPAA, and standardized compliance mechanisms. However, even in the U.S., challenges persist in harmonizing AI regulations across states and balancing innovation with ethical concerns. The disparity between Nigeria and the U.S. highlights the need for tailored strategies to overcome barriers. While the U.S. continues to refine its regulatory oversight and invest in AI innovation, Nigeria must prioritize foundational infrastructure development, policy reforms, and capacity building to enable AI integration. Understanding these comparative barriers is essential for policymakers, investors, and supply chain stakeholders aiming to harness AI’s full potential in both contexts. Keywords: Infrastructure, Regulatory Barriers, AI, Supply Chain Systems, Nigeria, U.S.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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