Notice bibliographique
Résumé
The Area-based Rating Assessment (AbRA) entails assessing the real property for rating purposes on the basis of the land area only.This study analyzed the implementation of AbRA in Bauchi metropolis, experimentally by testing the helpful factors under both internal and external variables; and subsequently, by testing the harmful factors under the internal and external variables all derived from SWOT analysis, and measuring their effects on the endogenous variable (AbRA).The study derived major themes from SWOT analyses, whose variables under each theme were used as measurement items or sub-themes for the primary data collection.Structural Equation Modelling was used to analyze the impact of the variables on the implementation of AbRA in the study area.It was found that the area assessment required the limited data to conduct the rating assessment, and did not necessarily require periodic revaluation to update the valuation list with the volatilities in value, thus, making AbRA to demand less cost of administration.It was also found that, information on land area can be collected remotely without entry into the individual properties, the process did not defy the residents' privacy, also, the remote data collection could be done using tools like Google Earth/Map which allowed the ease of reconnaissance and faster inspections and measurements, hence, this study recommended the area-based rating assessment (AbRA) for Bauchi metropolis of Nigeria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,989 | 0,995 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».