Gender Parity and Youth Employment in Nigerian Tertiary Institutions: A Study of Auchi Polytechnic, Auchi, Edo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In recent times, gender issues have continued to be at the centre stage of every political discourse in many regional, national and international fora. Although much has been written on gender as an academic discipline, gender parity and youth employment in Nigerian tertiary institutions is yet to be given the desired attention. Thus, women employment cannot be ignored even when employment pattern in Africa still favours men more than women. This paper investigates gender parity and youth employment in Nigerian tertiary institutions with particular focus on recruitment of young men and women into academic positions in Auchi Polytechnic, Auchi. To achieve the purpose of the study, a sample of 325 academic staff was selected for the research. The study tested a hypothesis of no relationship between gender parity and youth employment in Nigerian tertiary institutions using a statistical tool called t- test statistic with the help of statistical software known as SPSS version 16.0. The t-statistic analysis showed that there is a significant relationship between gender parity and youth employment among academic staff of Auchi Polytechnic, Auchi since tcal (87:41)> ttab (2:31) at 5% critical level. It concluded that there is gender imbalance in the employment of academic staff as male youth are more in employment than female youth in Nigerian tertiary institutions. The paper recommends among others the need for government to enshrine into law gender equality in terms of employment opportunities for all qualified citizens in Nigeria.
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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 | 0,003 | 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 ».