Political Thuggery and Democratic Dividends in Nigeria: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
The paper is an empirical study on political thuggery and democratic dividends in Nigeria. Utilizing secondary and primary data, the study tested four hypothetical assumptions. Analysis done through chi-square (x2) statistical test reveals that political thuggery hinders public accountability of elective officers thus a bane to good governance in Nigeria; increases crime rate thus a threat to the achievement of democratic dividends and exercise of citizenship rights in Nigeria. The study also reveals that the rising level of poverty, unemployment and weak security agencies account for the thriving market for political thuggery and violence in Nigeria. The more elective offices are made attractive financially the more politicians employ thugs during elections and campaigns. On the basis of these findings, the study recommends among others that government should make elective offices less attractive financially and conceited government programme and policies should be aimed at solving unemployment, poverty and strengthening the capacity of security agencies. Government must consistently educate the masses/youths on the evil of political thuggery and violence. Politicians should be made to sign undertaking that they would not employ thugs in their electioneering campaigns and that they will operate within the acceptable norms governing electoral process in Nigeria. Any politician who disobeys this should be severely punished and bound from participating in future elections. Key words: Political thuggery; Financial attractiveness; Elective offices; Unemployment; Poverty; Security agencies; Democratic rights
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».