Eradication of Poverty and Hunger in Nigeria: Issues and Options for Attainment of Millennium Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
The saying that, “a country that cannot feed its poor, cannot assure sleep to its rich” is very apt. Eradicating poverty and hunger is the greatest challenge facing the world today. Progress has been made over the last generation in improving living standards in paper therefore, examined the challenges and options open in the poorest countries, but over a billion people still struggle in absolute poverty. This paper therefore, examined the challenges and options open in order to eradicate poverty in Nigeria. It was discovered that bad governance, poor economic policies, ill-timed reforms, corruption, lack of commitment to poverty eradication programmes and poor investment in rural agriculture were the prime cause(s) of hunger and poverty. All hope is not lost because there are options government can pursue such as ensuring broad-based growth good governance, tackling unemployment, basic needs approach etc in order to eradicate poverty and hunger. The paper is of the view that to eradicate hunger and poverty, economic growth is necessary but not a sufficient condition. There is need to induce broad-based growth and provide social services and infrastructure aimed at reducing/eradicating the depth and sovereignty of poverty and hunger across the country. Key words: Poverty; Eradication; Hunger; challenges; agriculture
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».