The Effect of Corruption on Socio-Economic Development of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study springs up because socio- economic development is very pertinent to all, hence it would be regarded as the apex of our social existence. It will help to identify how deeply corruption has really affected socio- economic development of Nigeria. However, this study aims to enable us know the causes of corruption, and to find out how deep corruption has eaten into the fabric of Nigeria’s society, etc. It also tends to examine the effect of corruption on Nigeria’s various socio- economic developments and tries to explore on the damage which this disease has caused to the image of the nation since 1985 up till the year 2010. By then, the effort of the anti- graft agencies EFCC and ICPC would also be examined to see if they have been efficient in discharging their duties, and to suggest the better way in more holistic and independent manner which would help as an encouragement for them to face the fight or war against corruption without fear or favour of the power that be. The result of this evaluation here is to show that this issue of corruption in Nigeria is an important national issue and has to be treated with all carefulness. There is great need for people to be shakier over the damage which corruption would cause if neglected. Based on the analysis of this work, government would know how best to fight corruption and alleviate the heat of it so as to build stronger and healthier economy. A lot of work would have been done on this subject; some might have done it with less seriousness. To allow for socio- economic development, this subject has to be treated objectively with utmost care. And it is that objectives I would say, this work have appeared to achieve it.
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».