Managing University Congregation Election in Nigeria for Better Result
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the conduct of university’s congregation election following the general complaints by university staff of poor organization and conduct. The population consisted of all principal officers and all graduates employed by the various universities in the three geo-political zones of Nigerian federation: North-Central, Southeast, and Southwest. From these zones, a sample of two federal and two state universities were selected by stratified random sampling method for the study. A stratified random sampling method was used to select 200 (100 academic and 100 non-academic) staff from each of federal government universities while 100 (50 academic and 50 non-academic) staff was selected from state universities. A total sample of 900 academic staff (450 males and 450 females) and 900 administrative staff (450males and 450 females) participated in the study. The data of the study were collected using questionnaire. The questionnaire was titled Management of Congregation Election Inventory (MCEI). It was made up of two parts – Part A was demographic while Part B contained 12 questions bothering on organization of previous elections, management and outcome of previous election results. The validity of the questionnaire was made by the experts in educational administration and planning and also in political Science. The reliability of the instrument was tested using a Split-Half Method. The Correlation Coefficient was corrected by the use of Spearman Brown Formula. The Pearson Product Moment Correlation was .75 and final Spearman Brown Formula yielded 0.82. The major finding was that election was poorly organized and conducted, Based on the findings, the major recommendation was a surgical change in the organization and conduct of congregation election.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».