Notice bibliographique
Résumé
The study ascertained the extent the accrued revenue generation has enhanced economic growth in Nigeria from 1981 to 2015.Secondary data sourced from Central Bank of Nigeria (CBN)'s Statistical Bulletin and National Bureau of Statistics (NBS) on such variables like real gross domestic product; oil revenue; non-oil revenue; labour force; social and economic services expenditure during the period were made use of.The collected data were analyzed using appropriate descriptive and inferential statistics like regression analysis and time series using E-views 9 statistical package.The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model approach was adopted to consider the long run elasticity as well as the short dynamics among the variables of interest.The result of the analysis showed that labour force has a positive impact on economic growth in Nigeria during the time and there exist a significant positive relationship between oil revenue and economic growth in Nigeria.The gross fixed capital formation was found to be positively related to economic growth and the social and community services expenditure has a positive effect on the Nigerian economy.The non-oil revenue that was found to be negatively related to economic growth but not statistically significant implied possible leakages during the period.The study found that a positive relationship existed between oil revenue and economic growth in Nigeria while it was negative for the nonoil revenue between 1981 and 2015.Therefore, the study concluded that the accrued revenue had positive significant impact on economic growth of Nigeria.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,930 | 0,917 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».