A study on incremental housing: A case of zamfara, nigeria
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu tez, Nijerya'da nüfus artışı ve hızlı kentleşme ile birlikte artacağı tahmin edilen yaklaşık 28 milyon birimlik konut açığı ve uygun konut tedariki eksikliği ile uyumludur. Uygun fiyatlı konutlara dikkat çekilmesinin nedeni, nüfusun önemli bir bölümünü oluşturan düşük gelirlilere hitap etmesidir. Çalışma, konutun hem bireyler hem de devlet için önemini ve şu anda Nijerya'daki uygun fiyatlı konutların durumunu dikkate almaktadır. Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki çeşitli konut projesi ve artımlı konut örneklerinden vaka çalışmaları incelenmiş ve analiz edilmiş, böylece konut açığına çözüm sağlamak için mimarinin kullanılmasına yönelik yenilikçi bir yaklaşım formüle edilmiştir. Resmi artımsal konut ilkesi, düşük gelirliler için uygun maliyetli ve erişilebilir bir çözüm sunmaktadır. Bu tez, sadece barınak sağlamakla kalmayıp aynı zamanda Nijerya'nın kent merkezlerinin kültürel ve toplumsal dokusuyla bütünleşecek uygun maliyetli bir barınma yaklaşımı sunan bir konut modelini incelemektedir.
Author
Muhammad Yusuf Jawwad
Institution
How to Cite
Muhammad Yusuf Jawwad (Yüksek Lisans Tezi). A study on incremental housing: A case of zamfara, nigeria, 2025, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
