Able-bodied beggars on the street: perceived determinants of their prevalence and their targeted land uses in Ibadan metropolis, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined the perceptions of able-bodied beggars to factors responsible for their prevalence and the land uses they occupied for their activities in Ibadan metropolis. Nigeria. Data were obtained from 117 (18, 12, 46, 13 and 28 in the areas of Sango, Iwo Road, Sabo, Challenge and Oja Oba, respectively) randomly selected able-bodied beggars using a structured questionnaire. The data were analyzed using percentages, mean index, standard deviation, chi-square and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that 51.3% of the beggars were males; the youngest was 19 years old, while the oldest was 59 years. The average age of the beggars was 33 years. Further findings revealed that the average household size for the study area was 5, while the standard deviation was 2.6. The important perceived factors responsible for the prevalence of begging among the able-bodied beggars, measured on a 5-point Likert Scale, were homelessness (4.29), lack of skills for gainful employment (3.77), debt (3.64), meeting cost of education/children’s education (3.64), inability to secure a job (3.52) and lack of food (2.97). The study further revealed that the prevalence of begging among able-bodied beggars varied with land uses. Against this background, it was concluded that the information obtained on the socio-economic attributes of able-bodied beggars, perceived determinants of their prevalence and their targeted land uses could be utilized by policy-makers and urban planners to proffer lasting solutions to the menace of begging.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».