Challenges of Expanding Internally Generated Revenue in Local Government Council Areas in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Availability of adequate financial resources are desirous for any organization to achieve the purposes for which it is established. Local government councils in Nigeria are created statutorily to perform clearly assigned functions. Experience has however demonstrated that these councils have fallen short of achieving the objectives for which they were indorsed. Some reasons have been espoused by scholars for the failing performances of most local government councils in Nigeria. Against this backdrop, this study seeks to posit that local government councils are likely to achieve their set objectives to a large extent if their internally generated revenue (IGR) are expanded. Also, the study seeks to postulate the capacity of local government councils in Nigeria to sustainably expand their internally generated revenue (IGR) is inhibited by the kind of strategies adopted and by some critical challenges facing them. To enable the explication of the assumption, the study adopts a conscious survey of relevant literature on our subject matter. The data generated are systematically analyzed to verify the validity of the above assumptions. The study maintains that apart from the fact that the fiscal federalism apparently seem unfavourable to the local government functional responsivities, it has nevertheless the provided for adequate source for their internally generated revenue to augment the federally allocated funds. Again, sundry factors hinders the expansion internally generate revenue have been identified and recommendations for boosting IGR in local government councils in Nigeria have also been articulated.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».