Influence of Vote Buying Among Electorates; Its Implications to Nigeria Future Democracy
Notice bibliographique
Résumé
The 2019 general elections in Nigeria witnessed an explosion in the use of the term “vote buying” in academic and media circles. An often-cited definition of vote buying describes it as “the exchange of private material benefits for political support”. Vote buying is seen as a contract, or perhaps an action in which the voter sells his or her vote to the highest bidder. The issue of vote buying has become a problem in the nation polity and the fear is can the university students who serve as adhoc staff of INEC be exonerated from this menace? The researcher adopted a descriptive survey design for this study. Purposive random sampling technique was adopted in the selection of the sample from four Universities in South West. One hundred (100) participants were randomly selected from each universities.The instrument for this study was a self - constructed questionnaire. The questionnaire was divided into two sections A and B. Section A sought personal information of the participants. Section B consisted of 15 items. The finding from the work shows that the respondents among others aware of the danger the vote buying could pose to our future democracy. It is therefore recommended that political education be included in all level of education and government should encourage all organizations including religion organization to always enlightening their members the negative effects of vote in buying.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».