Organizaion of Nigerian Universities and Workers’ Productivity
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the organization and management of university system following the outcry among education stakeholders on the height of indiscipline among university workers. The population consisted of all teaching and administrative staff of all the tertiary institutions in the three geo-political zones of Nigerian federation: North-Central, Southeast, and Southwest. From these zones, a sample of two federal, two state and two private universities were randomly selected for the study. A stratified random sampling method was used to select 150 academic staff and 150 administrative staff from each government universities while 50 academic and 50 non-academics were selected from private universities. A total sample of 700 teaching staff (410 males and 290 females) and 700 administrative staff (362 males and 338 females) participated in the study. The data of the study were collected using the questionnaire titled Universities Organization and Workers’ Productivity (UOWP). The validity of the questionnaire was done by experts in Education Administration and Planning. 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 .69 and final Spearman Brown Formula yielded 0.82. The statistics used were Z-test and percentage. The major finding was that the way the system is organized and managed has created indiscipline in the system. Based on the finding, the major recommendation was restructuring the system for better productivity.
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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 | 0,001 | 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 ».