Government Expenditure Fiscal Delegation and Environmental Quality: A Study of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The delegation of government fiscal expenditure is a significant avenue via which the required environmental quality is intended to be accomplished. Climate change is a big worry across the world. Every government is putting forth enormous effort to handle the problem in order to keep human occupancy across the globe. It is not out of place for the government to prudently allocate the necessary resources to Nigeria's three levels of government in order to maintain the environment. The government budget is the primary tool for capturing this expenditure obligation and enabling governments at all levels to bear it successfully. As a result, this study investigates the effectiveness of the three levels of government's fiscal obligations in reducing CO2 emissions in Nigeria. The study spans the years 2005 through 2020, with data analyzed utilizing numerous regression techniques and correlation. According to the data, state fiscal expenditure has a minor destructive impression on haze secretion management, however local government has a large deleterious bearing with smoke decline. On the other hand, federal government budgetary expenditure has a considerable and favorable influence on CO2 emission control. As a result, increased government resources are required to address the environmental pollution challenge. According to the report, all levels of government should invest heavily in green technologies in order to attain pollution-free living conditions. Fiscal spending delegation should apply pollution control adoption costs necessary for biodiversity conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».