The Impact of Poverty on Senior Secondary School Girls' Prospect for Tertiary Education in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Poverty has degraded lives for centuries; and human deprivation is still persistent in the developing countries of the world. It is in this regard that this study examined the impact of poverty on senior secondary school girls’ prospect for tertiary education in Nigeria. The aim was to ascertain the extent to which the prospect of senior secondary school girls for tertiary education is susceptible to poverty. The study was conducted adopting empirical design. The data used for the study were time series data. A stochastic model was specified for the study to show the impact of poverty on senior secondary school girls’ prospect for tertiary education in Nigeria during the period under study (1992 – 2011). The ordinary least square (OLS) regression technique with econometric views 3 software was used to analyze the study’s data. The estimated result showed that both poverty and unemployment are significant determinants of senior secondary school girls’ prospect for tertiary education in Nigeria. It is therefore suggested among other things that Governments should not only direct policy actions towards encouraging the education of the girls from poor homes by creating separate scholarship platforms for them that can fund their education from secondary school to university level; but also should extend the free education policy to secondary school level in order to give every child from a poor home the opportunity to have at least secondary education. This would help to reduce the girl-child trafficking for sex work, as well as all poverty stimulated juvenile delinquencies in the country.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».