MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2291995701 · doi:10.5539/jsd.v9n1p296

Approaches to Community Development in Nigeria, Issues and Challenges: A Study of Ebonyi State Community and Social Development Agency (EB-CSDA)

2016· article· en· W2291995701 sur OpenAlexvenueno aff
Larry E. Udu, Sunday O. Onwe

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyAgency (philosophy)Community developmentState (computer science)Economic growthPoverty reductionSocioeconomicsPolitical scienceRural developmentGeographySociologySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<span lang="EN-US">The study examined the activities of the Ebonyi State Community Based Social Development Agency (EB-CSDA), particularly on poverty reduction in the rural communities of Ebonyi State. Survey and content Analytical Approach were adopted. Data were extensively drawn from documentary papers, publications, oral interviews, direct observation and the use of structured questionnaire distributed to 400 sampled respondents from rural communities in the 13 LGAs of the State. Findings reveal that despite efforts of successive governments aimed at reducing poverty, the scourge has remained pervasive. EB-CSDA however, is rated high in the provision of micro-projects to the rural communities but its approach is group- targeted rather than on the individual poor. Consequently, the paper recommends among others that adequate background studies should be undertaken to understand the demographic characteristics of the rural communities to enable development agencies target their efforts on the real poor based on sufficient needs assessments of recipients.</span>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Sustainable DevelopmentMême sujetAfrican Education and PoliticsTravaux en français237 207