Educational leadership in the Niger Delta region of Nigeria: A study of the perceptions of its impact on the acquired leadership skills of expatriate Nigerian postgraduates
Notice bibliographique
Résumé
Educational researchers have long experienced increasing rates of Nigerians educated to the graduate levels going overseas as a way to leave Nigeria. For the last 25 years, research has shown a rapid increase in the brain-drain syndrome in Nigeria (Akomas, 2006; Oji, 2005). From the history of expatriate Nigerians, research showed that the return rate of Nigerians who studied and obtained Ph.D.s in foreign countries shares a noticeable portion of the university educational outcomes and cannot be ignored. Pires, Kassimir and Brhane (1999), Oji (2005), West (2005), and Akomas (2006) agreed that brain-drain syndrome in Nigeria is increasing. Many Nigerian professors teaching in the universities in Nigeria have either gone overseas or are looking for ways to leave the country for greener pastures (West, 2005). In South Africa, one would find hundreds of Nigerian professors educating South Africans (West, 2005). Many are in Saudi Arabia, the United Kingdom, Holland, Germany, Canada, Australia, New Zealand, the United States, and many more places beyond the shores of Nigeria (West, 2005). Therefore, both educational leaders in the universities in Nigeria, in general, and Niger Delta region, in particular, and expatriate Nigerians educated to the graduate levels play a substantial role in the country's educational leadership effectiveness and success.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».