The Implication of Corruption on Economic Progress of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The issue of corruption is a universal challenge and has denied many emerging economies good business opportunities. This study makes use of the position of Nigeria in the country corruption ranking captured by Transparency International and the rate of corruption prevailing in the country to assess the degree of influence corruption has on economic growth of the country. The study employs secondary form of data obtained from World Bank Development Indicators and Transparency International which cover a period from 2008 to 2018. The regression result indicates that the country corruption ranking has a significant negative influence on economic growth in Nigeria while the rate of corruption prevailing in the country has a significant positive impact on economic growth in the country. The two results are significant and so the study concludes that the image of the country has been tarnished globally due to the high level of corruption in Nigeria and as internationally perceived. As a result, important investment opportunities elude the country even though the economy is growing with the high rate of corruption prevailing in the country. The study thus, recommends among others that the religious leaders and non-governmental organizations should assist in curbing the menace of corruption by inculcating moral values in the young generation who should grow up to say no to corruption and its attractions. This will go a long way to salvage the future of this great nation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».