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Enregistrement W3173280700 · doi:10.5430/ijfr.v12n5p24

Tax Awareness, Taxpayers’ Perceptions and Attitudes and Tax Evasion in Informal Sector of Ekiti State, Nigeria

2021· article· en· W3173280700 sur OpenAlexvenueno aff
Oluyinka Isaiah Ogungbade, Adekunle Enitan, Adeleke Clement Adekoya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformal sectorTax evasionTax revenueRevenueGovernment (linguistics)NigeriansPerceptionEvasion (ethics)BusinessGovernment revenueOil boomState (computer science)Indirect taxTax avoidancePublic economicsTax creditEconomicsTax reformPsychologyEconomic growthAccountingPolitical scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nigeria has been desperately seeking tax revenues since 2016 due to a persistent fall in oil price and production. However, many Nigerians are not tax compliant since there was little or no emphasis on tax revenue, particularly in the informal sector during the oil boom. This paper examined the effect of Tax awareness and Taxpayers' perception of government spending on Tax evasion in the informal sector of Ekiti state. Also, the moderating effect of Taxpayers' attitude was examined. A structured questionnaire was used to collect data from 150 respondents, but only 108 returned the completed questionnaire, and only 100 respondents’ data were useful. The findings show that Taxpayers' awareness considerably reduced tax evasion, but the effect of Taxpayers' perception lacks analytical support. The findings also reveal that taxpayers' attitude has a significant moderating effect on the relationship between taxpayers' awareness and tax evasion. However, the moderating effect of Taxpayers' attitude on the relationship between Taxpayers' perception about government spending and Tax evasion was not statistically significant.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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