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Enregistrement W2883099889 · doi:10.5430/jms.v9n3p30

Electronic Voting and Credible Election in Nigeria: A Study of Owerri Senatorial Zone

2018· article· en· W2883099889 sur OpenAlexvenueno aff
Nnaeto Japhet Olusadum, Ndoh Juliet Anulika

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyVotingDisapproval votingElectronic votingPolitical scienceCashPublic administrationPublic relationsBusinessLawFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study is basically to examine electronic-voting in Nigeria elections as an improvement on the traditional paper voting with a focus on Owerri Senatorial Zone, Imo State. Worried by the frequent and debilitating incidences of electoral fraud and disenfranchisement of voters for unsubstantiated reasons, the study tended to sample opinion of respondents in Owerri on the subject as a way of strengthening democracy. Martin Hagen theory of e-democracy was adopted as theoretical framework. Hagen construes e-democracy as a strategic tool to strengthen democratic practices using the information and computer technology (ICT). The study is a survey attempt which made use of structured questionnaire to elicit information from respondents. Simple per centage was used for data analysis. It is our finding among others that e-voting will reduce incidences of election fraud especially in the areas of voting and counting of votes, and also the physically challenged qualified voters and citizens living and working abroad will have opportunity to cast their votes. The study concludes that Nigeria must cash in on flourishing (ICT) to fight endemic electoral irregularities in Nigeria through firm belief in and avowed adoption of e-voting. The study recommended among others institutionalization of legal frameworks and structures that will formidably support the practice of e-voting in Owerri senatorial zone in particular and Nigeria in general.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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