Financing Higher Education in Nigeria: The Role of Internally Generated Revenues and How University Managements Can Maximize the Sources
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 paper discusses the role of Internally Generated Revenue (IGR) as inevitable alternative funding for higher education in Nigeria. The paper leverages on available literatures to revalidate the inevitability of IGR as long as the government (or other university proprietors) fail(s) to provide adequate funding for the universities’ operating and capital needs. Developed from the African Political Economy (APE) Model and Resource Dependence Theory perspectives, the paper concludes that IGR has a very significant role to play as a source of critical funding for all categories of universities in Nigeria. This paper, therefore, proposes that, in order to derive sustainable maximum contribution from IGR sources, university managements should seek professional and more efficient ways of developing their IGR initiatives. The paper further recommends that universities should restructure to accommodate an IGR co-ordination office to ensure that creative revenue generating initiatives are not stifled by long bureaucratic bottlenecks. The paper will be critically beneficial to all higher education managers in Nigeria and Africa in general. Key words : Internally Generated Revenue (IGR); Political economy; Traditional funding sources; Highly economically empowered persons; Critical funding; Funding gap
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle