Impact of Aggregated Cost of Human Resources on Profitability: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
In Nigeria, the past decades have witnessed a transition from manufacturing to service based economics. The fundamental difference between the two sectors lies in the very nature of their assets. The former sectors are driven by physical asset like plant, and machinery while the later sector is driven by knowledge, skill and attitude of the employee. This had lead to a paradigm shift in expenditure on those assets and interest. As expenditure on human resource increases also lead to the demand for its inclusion in financial report. Expenditure on human resource has two components, the expense and the investment. Conventional accounting treat both as revenue expenditure, this aggregated approach has a negative effect on the profitability. This study examined the relationship between (1) The aggregated cost of human resource and organizational profitability. (2) The effect of the disaggregated cost of human resources on organization profitability. Data was extracted from internal source using a structured information card and annual financial report. Regression analysis was used. The findings show that there is a positive relationship between profitability and human resource cost. It also shows that changes in profitability can be explained when the expenditure on human resource are segregated into revenue expenditure and capital expenditure. The study recommends amongst other, that BETA NIG PLC should imbibe the culture of capitalizing and reporting all investment on human resource that improve the quality and productivity.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».