Published by Canadian Center of Science and Education 127 Tackling Causes of Frequent Building Collapse in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
A building, once properly constructed is expected to be in use for a very long time. Although every society has its own problems and Nigeria is not an exception yet the very recent challenges of buildings collapsing in various locations have been giving the various arms of government and the people of Nigeria sleepless nights in view of the enormous loss of huge investments in housing, properties and human life. The major challenge on the issue of building collapse is that individuals differ radically from one another on the professional to blame as the major cause of the collapse of a building. This study reviews current challenges in the building industry in relation to collapse of buildings, loss of lives and properties. Data for the study were obtained through structured questionnaires administered to landlords and professionals in the construction industry in addition to academia in the built environment. Historical data of past collapsed buildings in Nigeria were also discussed. Findings from the three prominent groups were varied. First, building experts blamed building collapses on the use of low quality building materials coupled with employment of incompetent artisans and weak supervision of workmen on site. Second, public opinion revealed that the blames of building collapse were due to non-compliance with specifications/standards, use of substandard building materials and equipments and the employment of incompetent contractors. Third, opinion of the academia on remote causes of building collapse showed that the
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,498 | 0,134 |
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 ».