Quality of Navigational Safety in the Inland Waterway Transport System of the Musi River: Seafarer’s Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
The Musi River in South Sumatra is a significant inland waterway for coal and other waterborne transportation. The river has seen a rise in maritime accidents, especially in recent years. Human error, inadequate communication, a lack of navigational aids, and challenging hydrographic conditions are commonly blamed for these incidents. Current research and data regarding the condition of navigational systems, especially from the perspective of seafarers operating on the Musi River, are limited. This study aims to analyze the quality of navigational safety in the inland waterway transport system of the Musi River, one of the inland waterways. This study focuses on seafarers' perceptions of navigational infrastructure and communication quality related to their safety perceptions along the Musi River. The study involved 53 seafarers who provided their perceptions of the quality of navigation equipment and communication along the Musi River fairway. Responses were collected through a questionnaire using purposive sampling. Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) was employed for data analysis, including inner and outer model analyses and significance testing via bootstrapping. The results showed that navigational infrastructure and communication quality positively influenced seafarers’ safety perceptions. They also show that seafarers feel a certain degree of safety when crossing the Musi River, which is commonly in “good” condition. This study is a preliminary step to gathering additional data on navigational conditions in other areas. Further research could explore the implications of various variables, such as human and natural factors, technology, and seasonal weather patterns.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».