Notice bibliographique
Résumé
The deplorable condition of neighbourhood facilities in Bauchi metropolis persists, while the initiative aimed at raising local revenue to maintain and redevelop the local facilities has not been implemented.Property rating is one of the most stable source of local revenue, which if harnessing can finance the provision and maintenance of community infrastructures.This study has examined the existing condition of neighbourhood facilities and evaluated the most significant factors that militated against the implementation of property rating.The study has collected quantitative data, and used SPSS for reliability and exploratory factor analysis; and applied Structural Equation Modelling (SEM) with Analysis of Moment Structure (AMOS) for the analysis of the measurements and the structural models.The results showed that 'Over-Reliance on Crude Oil Revenue' and 'Poor Taxation System' are the most important factors hindering the implementation of property rating.And that the 'Lack of Political Will' is a factor that remarkably influenced the condition of the neighbourhood facilities in the study area.In conclusion the study has proposed Land area-based assessment for rating valuation, using Google Earth/Map for area measurement.The proposed framework was envisaged to be cost-effective in rating valuation.It was recommended that the government should diversify revenue sources from oil-based to harness all the avenues like property rating at the municipal level.Future studies should find out, apart from 'Over Reliance on Crude Oil Revenue' and 'Poor Taxation System', whether some other factors do militate against the implementation of the property rating in the study area.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,995 | 0,985 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».