Notice bibliographique
Résumé
The general objective of this study is to examine the operational guidelines for the adoption of PPP with the view of assessing its success in Nigeria.This is significant because infrastructure development has in recent times assumed a central importance in Nigeria's quest for social and economic stability.Dearth of infrastructure and the unavailability of adequate fund for its development are major challenges to governments.In line with the practices in other developing countries, Nigerian governments at all levels now call on private investors to come to their aid in the form of partnership for the provision of infrastructure.In order to fully reap the benefits of PPP, there are some pre-requisites or critical factors which must be present.The data for this study was generated from Focus Group Discussion and documentary sources from books, journals and online sources.Data was analyzed through the use of analytic techniques derived from qualitative research, primarily thematic analysis (Mannning and Luyt, 2011).Data analysis involved breaking up the data into manageable themes, patterns, trends and relationships (Mouton, 2005:108).Themes that emerged from the data were identified using the technique of content analysis.This article examined the critical factors that inhibit infrastructure development in the polity and analyzed the constraints to the effective implementation of PPP which include difficulty in securing credit, delay in receiving payments, and absence of effective maintenance culture, corruption and dearth of visionary leaders.It then proffers suggestions towards minimizing these challenges.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,989 | 0,995 |
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 ».