Contributors’ Involvement in Pension Fund Investments Decision Making and Retirees Standard of Living in University of Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Management of the pension scheme in Nigeria had been inundated with several and diverse challenges ranging from corruption and mismanagement of funds for some decades. As a result retirees were not able to access their pension benefits leading to some dying without access to their fund. The government then introduced the contributory pension system in a pension Act of 2004 which was amended in 2014, as a measure to minimize the sufferings of retirees as well as allay the fears of workers. However, the problems of pension are yet to abate and retirees are still groaning under unstable welfare. This study examined contributors’ involvement in pension funds investment decision making and retirees’ standard of living. The study adopted convergent parallel research design with population being non-academic staff of University of Lagos. The population of the study was 5098 and sample size was set at 100 respondents using Taro Yamane’s (1967) formula. Response rate of the validated questionnaire was 91%. Descriptive and inferential statistics (linear regression) were employed in analysis of data. The study found that contributors’ decision making on pension fund investment exerted a positive significant effect on retirees standard of living (β=.46, R2=0.49, t=10.57, p
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».