Social Inequality in Early Childhood Care and Education Provision in Nigeria: A Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
Early childhood care and education (ECCE) programme has been identified as a strong tool to break the cycle ofpoverty and effective means to establish the basis for further learning, prevent school drop-out, increase equity ofoutcomes and overall skill levels; hence all nations of the world call for effective investment in ECCE. Nigeriaembraced the idea of ECCE and made it a national agenda by incorporating it into the national policy. The essence isto establish access and equality for children all over the country, irrespective of gender, ethnicity, socio-economictransfer. Looking at the trend or the status of the ECCE for some years, it is as if there are lapses in the provision ofearly childhood education in the country. The study therefore examined existing research in early childhoodeducation in Nigeria between 2013 and 2017 (which are pre and post Millennium Development Goals documents) tohighlight the indicators of enrolment in ECCE, sex, and personnel to determine whether there is equality orinequality in the provision and identify the areas of inequality if there be any. The findings showed that inequalitystill exists in the provision of the ECCE programme in Nigeria. The enrolment in the programme is still low ascompared to other educational levels. Employment of personnel into the programme is also very low to the numberat the primary level. There was no visible data on the educational programme as from 2017. It is recommended thatthe government should show more commitment to the educational level.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».