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Enregistrement W4398201636 · doi:10.58709/niujhu.v8i3.1690

Contemporary Issues and Prospects towards Effective Implementation of Revenue Allocation in Nigeria

2023· article· en· W4398201636 sur OpenAlexaff
Patricia Ibeme, Abimboye Taiwo, Mavis Madu, Chinenye Atuegbu, Arinze Ibeme

Notice bibliographique

RevueNIU journal of humanities. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueCronbach's alphaRevenue sharingGovernment (linguistics)Data collectionPopulationBusinessTotal revenueMarketingFinanceMedicineSociologySocial scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he study examined the contemporary issues and prospects towards effective implementation of revenue allocation in Nigeria. Three research questions guided the study. The study adopted a descriptive survey research design. The population of the study comprised 288 budget Officers under the Federal Ministry of Finance. The instrument for data collection was structured questionnaire developed by the researchers: Implementation of Revenue Allocation Questionnaire (IRAQ). The instrument was face validated by three experts, two from the Department of Public Administration, National Opening University of Nigeria, Abuja Study Centre and one from the Department of Public Administration and Local Government Studies, Faculty of Social Sciences, University of Nigeria, Nsukka. The internal consistency estimates for the structured questionnaire items were established using Cronbach Alpha techniques of estimating reliability which yielded an overall reliability co-efficient of 0.84 indicated that the instrument was reliable for the study. Data were collected by three research assistants using direct delivery and retrieval technique. Mean and Standard Deviation were used to answer the research questions. The findings of the study revealed the contemporary issue of revenue allocation and identified challenges which embedded as outlining prospects for it. The findings of the study also revealed in a bid strategies to resolve the controversial issues surrounding the contentious revenue allocation in Nigeria, a high level of fiscal decentralization is require replacing the unfair revenue sharing formula currently on operations. Based on the findings, among the recommendations were that revenue formulae for revenue sharing should be guided by national interest, which should take precedence over individual or primordial attention and reactions. Keywords: Contemporary issues, prospects, revenue, revenue allocation, revenue formula

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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