Revenue Generation in Lagelu Local Government Area of Oyo State: A Correlate of Tax Mobilization and Utilization
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined sources of tax revenue and its utilisation in Lagelu Local Government Area of Oyo State. It further identified various bottlenecks associated with mobilising local taxes with a view to evaluating tax mobilization and utilisation in Lagelu Local Government Area of Oyo State. The study employed primary and secondary sources of data, and a sample size of 170 representing 79% of the target population. The study revealed that tax revenues of Lagelu Local Government Area are often sourced from fees and charges like fines (58.2%); right of occupancy (46.5%); motor park/market/transport (45.3%). Further, the results revealed that tax revenues are mainly utilised on personnel cost (64.7%); education (57.1%); health and medic (45.9%). Various bottlenecks associated with tax mobilisation include absence of basis utilities (88.9%); misappropriation of public fund (82.3%); high rate tax evasion (82.3%). The study concluded that tax mobilisation of the council was not optimally explored as perceived money-spinning sources of tax revenue to the local council such as tenement rate, and shops and kiosks rate were not often mobilised. Thus, it was suggested that to reduce bottlenecks in tax mobilisation, local government officers should be more transparent while adequate training should be provided for the tax collectors in order to raise tax mobilisation and utilisation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».