MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2121784013 · doi:10.5430/wje.v3n1p32

Policy Issues in the Administration of Higher Education in Nigeria

2013· article· en· W2121784013 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageAdministration (probate law)Government (linguistics)Corporate governanceHigher educationCitizen journalismPaymentPublic administrationHigher education policyBusinessEconomic growthPublic relationsPolitical scienceEducation policyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper evaluates policy initiatives in the Nigerian higher educational system with a view to bringing it in linewith good practices. Issues of gender, management/governance, teaching, research and funding were discussed. Thestudy revealed that government’s funding is insufficient to maintain institutional performance because of the policystance of non-payment of tuition fees at undergraduate level. It advocates policy reforms that support cost sharingwith students but with appropriate mix of scholarships to enable students pay prescribed fees. The paper indicatedthat participatory governance is appropriate in administering universities because of its capacity to involve relevantstakeholders in decision-making. The paper highlighted that, teaching and research in Nigerian Universities are notresponsive to employers’ requirements; and new policy initiatives geared towards ameliorating the situation arehampered by shortage of staff, inadequate funding and poor physical facilities. The paper found that genderinequality in higher education is a social problem which has necessitated the creation of centres for mainstreaminggender in the system. The study concluded that for Universities and other higher educational institutions in Nigeria toremain self-reliant, self-steering and able to survive in a competitive world; various higher education policies shouldbe effectively institutionalized and operationalised.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of EducationMême sujetAfrican Education and PoliticsTravaux en français237 207