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Enregistrement W2964967646 · doi:10.3968/11061

The Effect of American’s Smart Power Approach and Nigeria Economic Recession, Issues and Prospects

2019· article· en· W2964967646 sur OpenAlexvenueno aff
Maminat. S. Tenuche, Daniel Michael

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorld Systems and Global Transformations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionEconomic powerEconomicsUnemploymentDominance (genetics)PoliticsCommodityPower (physics)Diversification (marketing strategy)Government (linguistics)Development economicsEconomic growthPolitical scienceBusinessMarket economyMacroeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

America smart power approach and Nigeria economic recession discourses the effect of smart power on Nigeria economic recession. Nigeria and America had enjoyed all manner of relationship ranges from commercial, political and cultural values. This relationship between them reached a certain climax in 2010, but later decrease in the last four years. The decline in trade relations were because Nigeria refuse signatory to gay marriage proposed by America government. Thus, America adopted smart power approach to compel Nigeria signatory to gay marriage, proposal. The paper examines the effect of smart power on Nigeria economic recession. Data for this paper were drawn from secondary source mainly from the library and Nigeria dailies. Historical analysis were also analyze via content analysis. The paper finds that Nigeria over dependant of single commodity, increases weight of economic recession that create inflation, unemployment, high cost of living and reduction in taxation. Thus, the paper recommends that Nigeria government should imbibe on diversification of economic policy from producer of raw material to producer of finished goods to attract various trade relations; this is set out to weaken the America economic dominance in international politics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations0
Publié2019
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