Child Street - Trading Activities and Its Effect on the Educational Attainment of Its Victims in Epe Local Government Area of Lagos State
Notice bibliographique
Résumé
This study examined child street trading activities and its effect on the educational attainment of its victims inEpe local government area of Lagos State. One hundred and twenty (120) respondents were selected from 6communities using purposive sampling techniques, administered by means of interview guide. Childreninterviewed were between 10 and 18 years of age. Descriptive statistics and inferential statistics were used indata analysis. The study revealed that most (60.8%) of the children who engaged in trading are females while39.2% were males. Also, 36.7% of the respondents are Christians while 40.3% are Muslims. Most (31.7%) of therespondents have a household size of 9 -12 persons while 34.2% have father’s occupation as fishing. Also,45.8% have mother’s occupation as trading. Only 20.0% undertake load carrying operation while 29.2% citedreason for involvement in street trading as poverty. Most (40.8%) are into sales of pure water. Majority of themearn a daily income of N500 – N1000 while 36.7% work morning and afternoon. Nevertheless, 70.9% of therespondents are of the opinion that child trading activities have a negative effect on the reading schedule ofchildren while 79.2% believes trading activities affect their school attendance rate. There is a significantrelationship between daily income and pure water selling (?2= 22.22, p < 0.05), orange hawking and head carrier(?2 = 21.72) p < 0.01). The study suggests the need for government to design appropriate programme aimed atpoverty reduction and recommends mass enlightenment for the populace to reduce the menace.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».