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Enregistrement W4416082152 · doi:10.70382/mejhlar.v10i6.080

ASSESSMENT OF THE EFFECTS OF E-GOVERNANCE IN TERTIARY EDUCATIONAL SYSTEM IN NIGERIA

2025· article· W4416082152 sur OpenAlexaff
OGEDENGBE ENEJINOR SAKA, OGEDENGBE OZAVIZE BARIKISU, ABDULKADIR OGEDENGBE

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Humanities, Literature and Art Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityHigher educationScope (computer science)Relevance (law)Government (linguistics)Tertiary levelThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is an assessment of the effects of e-governance on tertiary educational system in Nigeria. The objective of the study is examine how e-governance influences transparency and accountability in Nigerian tertiary institutions. The study focused on e-governance, scope of e-governance, relevance of e-governance, challenges of e-governance, tertiary educational system in Nigeria, application of e-governance in Nigerian tertiary institutions. The theoretical framework of the study is rooted in Technology Acceptance Model by Davis (1989). The research work adopted qualitative research methods, relying primarily on secondary data from textbooks, academic journals, government reports and online sources. A content analysis approach was employed to interpret various conceptual themes. The study found out that e-governance has significantly improved transparency in Nigerian tertiary institutions by digitalization of administrative functions. The study recommended that stakeholders must invest in reliable internet access, modern hardware and updated software to support e-governance across institutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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