Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of Human Capital Development on Economic Growth in Nigeria.It made use of five variable ordinary least square regression models to test the impact of Human Capital Development on the Growth of the Nigerian economy.These variables are Government Expenditure on Health (GEHT), Government Expenditure on Education (GEED), Labour Force (LF), Life Expectancy (LE), and Gross Rate of Capital (GRC).Secondary data sourced from the Central Bank of Nigeria Statistical Bulletin, 2013, National Bureau of Statistics report 2013 and World Bank Annual Report, 2013 was used in the study.It was also found out that about 91% of the changes in the dependent variable (GDP) were accounted for by changes in the explanatory variable.This to a large extent explains the place of human capital development in economic growth.The more the government concentrates on human capital development, the more of economic progress that will be recorded.The study therefore recommends as follows: that priority should be given to human capital development considering the impact it had on economic development as exposed by the result of the finding.Both formal and informal education should be developed to increase its impact of the nation's economy and also Government should redouble their effort toward improving the standard of education in Nigeria.This will on the long run translate to economic growth occasioned by a vibrant and well trained manpower.It has been discovered that human resource rather than natural resources guarantee economic growth the world over.In a country like Nigeria where economic growth and development is much need, a study to expose the impact of human development on economic growth cannot but be significant.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,992 | 0,995 |
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 découle