MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2200688804 · doi:10.5539/ass.v12n1p84

Relationship between Natural Economic Resource and Vocational Choice among Nigeria Youth: Psychological Implications

2015· article· en· W2200688804 sur OpenAlexvenueno aff
Mary Basil Nwoke

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNigeriansVocational educationNatural resourceThematic analysisUnemploymentNatural (archaeology)Qualitative researchValue (mathematics)PsychologyGrounded theorySociologyEconomic growthSocioeconomicsGeographyPolitical scienceEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the relationship between natural economic resources and vocational choice among Nigerian youth. The study grouped the country into three regions, eastern, western and northern regions. This study, first of its kind, explored vocational choice among Nigerian youth. Thirty-six participants, twelve from each region (6 men, 6 women) completed the semi-structured interviews and qualitative data collected was analyzed using a grounded theory approach. The findings presented a preliminary understanding of the relationship between natural economic resources and vocational choice among Nigerians. Qualitative interviews unveiled the presence of natural economic resources that provide vocations to Nigerians. Palms in the east provide the greatest vocational choice. Cocoa in the west provides the greatest vocational choice. Game reserve in the north gainfully employs people. Psychologically, people value the gift of nature in their locality. Finally through thematic analysis, the study revealed that things have changed with education, science and technology. Some Nigerians have become entrepreneurs by utilizing the natural resources prevalent in their environment. Entrepreneurs play an integral role in creating job opportunities and alleviate unemployment in Nigeria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social Science→Même sujetEntrepreneurship Studies and Influences→Travaux en français237 207→