Investigating the impact of Skill Acquisition Programmes on Graduates Unemployment Dilemma in Lagos State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Graduates Unemployment (GU) in Nigeria has hit the roof. Studies have established that graduate unemployment has increased from 12.1 per cent in the first quarter of 2016 to 13.3 per cent at the end of the second quarter in the same year. Lagos state being the centre of attraction and the most popular city in Nigeria has the highest percentage of unemployed graduates. Therefore, the study examines the impact of skill acquisition programmes on graduate unemployment rate in Lagos State, Nigeria. The Refugee effect and Schumpeter effect on unemployment and entrepreneurship was employed as theoretical guide. Descriptive survey designed was adopted for the study. Sample size comprised of 326 students of 4 Skill Acquisition Centres (SACs) in selected Local Government Areas of Lagos State, Nigeria. The selection of the respondents was done through multi-stage sampling technique. Semi-structured questionnaire was used for data collection. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. The finding revealed that skill acquisition programmes have direct influence on graduate unemployment reduction in Lagos State, Nigeria. It also promotes culture of creative ideas, self-reliance, business initiative as well as low level of dependency among the youths in Lagos State, Nigeria. Thus, it was recommended that more efforts in terms of funds, facilities and materials must be provided by the government and non-governmental organizations to expand the capacity of skill acquisition programmes in Nigeria in order to help actualize the dream and vision of a better life for the youths. Keywords : graduate unemployment; skill acquisition programmes; youths; Lagos
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».