CHALLENGES OF URBAN LAND DELIVERY ON DEVELOPMENT IN BANSA DAYE TOWN, EAST SIDAMA ZONE, SIDAMA REGION ETHIOPIA
Notice bibliographique
Résumé
Land is the solid surface of the earth that is not permanently covered by water. Land is everything for human beings, having direct and indirect impacts. The study was conducted in Bansa Daye town, Sidama, Ethiopia, to assess the challenges of urban land delivery on development. In this study, a mixed research design was employed because both qualitative and quantitative methods were used. To achieve the objective of the study, the researchers followed a mixed-methods research approach. Both quantitative and qualitative research can support each other towards a better understanding of the issue under study. The primary data source was obtained through a questionnaire, an interview, and observation. Secondary data sources were obtained from reading materials, different books, and municipal offices. This study used descriptive research method using both primary and secondary data where probability and nonprobability sampling were used. For the study, 72 respondents were selected proportionally from 3965 households. Within the chosen kebeles, researchers identified four specific groups to collect data from: mayors (17 respondents), municipality officials (18 respondents), elders (12 respondents), and urban dwellers (25 respondents). This purposive sampling technique ensured data collection from a diverse range of individuals within the sampled kebeles. So the study was collected by employing interview guidelines, a questionnaire, and observation as data gathering tools. The data was analyzed through a mixed-data analysis method. Therefore, the qualitative data was analyzed and the narrative analysis method, and the quantitative data was analyzed throughdescriptive statistics like percentage and frequency. The findings of the study by the researcher were: poor land delivery on development policy, poor land compensation, poor master plan, misuse of land, loss of prime land to urban sprawl, lack of commitment by local government to deliver urban land properly, especially the municipality. Even though urban land delivery on development had positive impacts, it also had negative impacts, such as economic, social, and environmental impacts. The researcher finally recommended a possible solution for concerned bodies to further improve the condition of urban land delivery on development of the study 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».