An Evaluation of the Prevalence of Substance Abuse among Students of Higher Education Institutions in Benue State, North- Central Nigeria: Implications for Counseling
Notice bibliographique
Résumé
The Investigation was directed towards the prevalence of substance abuse among students of higher education institutions, Benue State North – Central Nigeria. In order to undertake the research, one research question and one hypothesis were formulated to guide the study. The researcher made use of “Prevalence of Substance Abuse among Students Questionnaire” (POSAASQ) to obtain information for the research. The instrument was made up of twenty items. Students responded to substances abused by ticking always (A) 4 points, often (0) 3 points, sometimes (S) 2 points and never (N), 1 point. The reliability coefficient of the instrument was 0.89 while it had content validity and language appropriateness. Six research Assistants were used by the researcher to administer copies of the instrument on the respondents in colleges of education, polytechnics and universities. The mean and standard deviation were used to analyse the data, items 1 – 20. The One – Way Analysis of Variance (ANOVA) was used to test the hypothesis. One of the findings revealed that, there is prevalence of substance abuse among students in colleges of education, polytechnics and universities. Another finding showed that, there is significant difference among students in colleges of education, polytechnics and universities in the prevalence of substance abuse. Some of the recommendations include; the government should formulate laws to guide the consumption of different substances in Nigeria so as to prevent abuse, Authorities of Higher Education Institutions should sensitize students on the dangers of substance abuse through the use of posters and handbills.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».