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Enregistrement W2510483439

Implementation of the 2004 Pension Reform Act in Federal Tertiary Institutions in the South East States, Nigeria

2016· article· en· W2510483439 sur OpenAlexaboutno aff
Monica Oluchi Osondu

Notice bibliographique

RevueJournals & Books Hosting (International Knowledge Sharing Platform) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiaPensionPaymentWork (physics)PopulationState (computer science)Economic growthBusinessPolitical sciencePublic administrationEconomicsFinanceLocal governmentSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work evaluated the implementation of the Pension Reform Act 2004 otherwise called the contributory pension scheme in Federal Tertiary Institutions in South East Sates, Nigeria. The objectives of the study were; to find out whether or not the scheme has an impact on the payment of retirement benefits to the retired employees of selected federal Tertiary Institutions in the south East States, Nigeria; to identify reasons for the delays in the payment of pension and gratuity in the selected institutions; ascertained how the new pension act will help to solve the problem of pension administration in Nigeria; trace the history of pension in three other countries (USA, Japan, and Canada) to make comparison and possible incorporation into the Nigerian Pension Act 2004. The work concentrated on the aspect of the study that has not been given adequate attention, which is the gap in literature – Review of the activities of those involved in the implementation of the new Pension Reform Act 2004 and to find out if the provisions of the Act are well implemented. The work, a survey research made use of research questions/hypothesis. The population of the study is the Federal Tertiary Institutions in the South East States, Nigeria made up of Abia, Imo, Anambra, Enugu and Ebonyi States. The target population is the four randomly selected Federal Tertiary Institutions in the zone namely University of Nigeria, Nsukka, Enugu State; Federal University of Technology, Owerri Imo State; National Root Crops Research Institute Umudike Abia; State and Federal Polytechnic Nekede Owerri Imo State. Data were collected from primary and secondary sources (interviews and documents). The study covered only retirees under the new pension scheme, effective 2007. The study technique applied is the inductive method because of the nature of the data involved – qualitative data. The systems theory as propounded by Talcott Parson was used for framework. The study result shows that the application of the provisions of the Pension Act has a positive impact on the employees’ retirement benefits or pension and gratuity in the selected institutions. The work concluded by way of recommending the following: - Extension of the scheme to the other levels of government (Local and State), Provision of enabling environment for the smooth running of the scheme, Government should provide relevant legal framework to insure political, economic and necessary support for the scheme. Pension Commission (PENCOM) should ensure effective monitory of all players and adequate sanction of erring operators. Increase in contributions from 15% to 40% to be shared by the employer/employee at the ratio of 3:1 (75% & 25%). Introduction of multiple pension schemes as is obtainable in advanced countries. (vii)   Proper management of the funds by way of investing it adequately among others. Key words : Pension, Reform Act, 2004, Implementation, Federal Tertiary Institutions, South East States, Nigeria.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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