A Spatio-Topographical Assessment of Mobile Network Quality in Rocky Terrains: A Case Study of Dutsin-Ma Town
Notice bibliographique
Résumé
The Research is aimed at identifying the spatial distribution and variation of mobile phones network quality in the study area which is dominated by irregular topography, inselbergs and rock outcrops. To achieve this aim, fifty (50) sampled areas were selected in Dutsin-Ma Town based on the nature of their rugged terrain and rocky landscape. Smart phones were used to collect Ultra-High Frequency (UHF) data using systematic grid sampling technique to determine the network strength of MTN, GLOBACOM, AIRTEL, and ETISALAT. A total of one hundred (100) structured questionnaires were also distributed to residents to obtain the necessary information to validate the results from users’ perspective. The research found out that generally Dutsin-Ma is a not a town with good network as average (48%) and poor (36%) network quality dominates the area; only 16% of the areas have good network quality. From the questionnaire survey, majority (43%) of the respondents are using MTN because of its high quality and resistance especially in areas with rock outcrops. It was also found that areas around Motel, Gidan Ruwa, Hayin Gada, all of relatively moderate relief (512-578m) has the best Network; Unguwar Tsamiya, Dan Kauye and Tsohuwar Kasuwa have average Network while areas like Unguwar Alkali and Unguwar Wakaji have poor network quality. It was therefore concluded that network challenges in some areas have (in addition to other factors) a strong connection with elevation, rugged terrain and rocky landscape. However, in some few instances (Kadangaru and Makarantar Gabas), quality of some network like GLO and Airtel increases with altitude. It was also found that rugged terrains constitute a barrier to successful installation of masts in many locations. The research recommended adequate town and landuse planning that will ensure improved spatial distribution of masts for quality phone signals of all networks across Dutsin-Ma area.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».