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Enregistrement W7114793710 · doi:10.60787/bsuje.vol25no1.18

INNOVATION IN FINANCING GEOGRAPHY EDUCATION FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT IN 21st CENTURYNIGERIA

2025· article· en· W7114793710 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAfrischolar Discovery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Sustainable developmentOrder (exchange)Developing countryPrivate sectorHuman geographySustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a common knowledge that governments of various nations particularly developing countries including Nigeria find it difficult to dedicate 26% of their annual budgets to education as specified by United Nations Education Social and Cultural Organization (UNESCO) standard, hence it is obvious that such governments can no longer adequately fund education to meet the desired sustainable development of the 21st century. Therefore, there is the increasing need for collaboration between public and private entities to ensure education is well funded to meet the expectations of citizens. It is against this background that this paper focuses on “Innovation in Financing Geography Education in Nigeria for Sustainable Development in the 21st Century”. In order to achieve this goal, the paper highlighted the concepts of innovation in financing education, geography and education. Similarly, the paper looked at the role of geography education in the society and the concept of sustainable development. Also discussed were innovation in financing geography education for sustainable development and challenges that limit the level of innovation in financing geography education in Nigeria. The paper concluded that to achieve sustainable development through innovative financing in geography education more mobilization of resources through existing and new financial sources must be adopted going forward. Amongst others it was recommended that the government should create an enabling environment for a more holistic collaboration between the public and private sectors in order to enhance and improve geography education to meet the challenges of the 21st century.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreAutre

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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