Analysing Poverty in Nigeria through Theoretical Lenses
Notice bibliographique
Résumé
Various indicators suggest that poverty is a major obstacle to Nigeria’s socio-economic development. Poverty has persisted and several interventions have failed to yield significant improvement in Nigeria’s Human Development Index even in periods of economic growth. Plagued with the challenges of unemployment crises, climate change, conflict, fragility and violence, Nigeria (the most populous country in Africa) stands at a grave risk if poverty is not tackled. This paper explores seven theories of poverty in literature: The Culture of Poverty, Individual Deficiency Theory, Progressive Social Theory, Geographical Disparities Theory, Cyclical Interdependence Theory, Poverty Individualisation and the Theory of Social Exclusion /Cumulative Disadvantage. It reviews these theories by employing a qualitative and descriptive research approach in order to broaden the understanding of the complexities of the phenomenon of poverty from a global worldview and examine how these relate to the nature of poverty in Nigeria. It corroborates the fact that poverty in Nigeria is complex and multidimensional in its conceptualization and measurement, encompassing economic, social, cultural and psychological indicators. The paper therefore attempts to explore the phenomenon of poverty within the Nigerian context by examining these theoretical paradigms. It suggests an understanding of underlying causal factors of poverty in designing pro-poor programmes and a hydra-headed approach to tackle its menace effectively and progressively. It argues that poverty reduction is realizable by empowering people to develop resilience to cope and overcome it within the scope of their resources and capabilities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».