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Enregistrement W3161253418 · doi:10.5430/ijfr.v12n4p156

Treasury Single Account Policy and Revenue Generation Among Federal Parastatals in Ekiti-State, Nigeria

2021· article· en· W3161253418 sur OpenAlexvenueno aff
Oluyinka Isaiah Ogungbade, Omowumi Olanike Oshatimi, Adebola Daniel Kolawole

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreasuryRevenueDescriptive statisticsGovernment (linguistics)CommissionBusinessState (computer science)Government revenueNigeriansAccountingFinanceStatisticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treasury Single Account (TSA) is a new government policy to fight corruption in the Nigerian public sector. The policy has received a lot of compliments from many Nigerians; however, empirical studies have produced mixed results. The study examined the effects of Treasury Single Accounts (TSA) on the revenue generation of federal government parastatals in Ekiti state. The study specifically examined the effect of TSA on revenue generation of Federal University Oye-Ekiti, Federal Teaching Hospital Ido, Federal Road Safety Commission Ado-Ekiti and Federal Polytechnics Ado-Ekiti. Both Descriptive and inferential statistics were used. The descriptive statistics include mean, standard deviation, minimum and maximum while the study employed paired sample t-test for inferential analysis. The study reveals that TSA has not enhanced the revenue generation among federal government parastatals in Ekiti state. The research further shows that TSA is counterproductive since average revenue generated after the implementation of TSA is lower than the average revenue that the parastatals generated before the implementation of TSA. The study recommends that the federal government of Nigeria should investigate the reasons why the TSA is counterproductive in Ekiti state and adequately monitor its implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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