Socio-Economic Characteristics and Livelihood Assets of Wetlands Users at Ede Region, Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the socio-economic characteristics of the users of wetlands, the relationship between their status and their resources with a view to land reform in the region. The study employed primary and secondary data. Primary data explored 566 structured questionnaires administered on wetland users using the snow-ball method soliciting information on: respondents’ indicators of livelihood assets, resources, human capital, socio-economic characteristics, quality of dwelling, sanitation and ownership of land. Secondary data was sourced from conventional sources. Data was analysed using descriptive and inferential statistics. Results show that over 70% of respondents were above 41 years of age and were predominantly small scale food-farmers. Furthermore, 59.4% of respondents lived in Brazilian type of houses “face me I face you” with 49.0% of the houses in faire state that need maintenance, 60.3% had bare ground floors while 44.3% were personal houses and 31.7% family houses. Similarly, it was established that the depth of poverty in relation to landed assets showed that 58.6% of the rich compared to 20.7% of the moderate poor and 20.7% of the poorest ranked households owned more than 10 ha of land. The implications of this is that a greater proportion of productive assets (Land) in Ede region were in the hands of the non-poor ranked households which has continued to widen the gap between the rich and the poor and if poverty has to be tackled, then there must be a way forward through “land reform” to make this very important livelihood asset available to the extreme poor.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,014 |
| 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) | 0,000 | 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 ».