Entrepreneurship through Agriculture In Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Poverty is one of the supreme challenges in Nigeria. This paper explores entrepreneurship in agriculture as a strategy for a drastic reduction in unemployment and poverty in Nigeria. Agriculture creates employment opportunities to 70% -75% of the Nigerian working population and contributes about 20.9% of Nigeria’s total gross domestic product. Yet, young educated and ambitious Nigerians do not show much interest in agriculture. Currently, Nigerian farmers are elderly, toiling away with outdated techniques and tools. Not only are these old farmers unlikely to use latest technologies that guarantee rewards in agriculture and afford a modern lifestyle. The youth believe that career in agriculture would “condemn” them to a “backwards”, “dirty” lifestyle associated with the elderly “uneducated” farmers currently performing physical arduous backbreaking farm work. Meanwhile, the educated and ambitious youth struggle almost hopelessly to find employment in the few highly esteemed sectors, such as the civil service, banking, engineering, medicine and law. This paper persuades youths to take up a career in the agricultural sector through entrepreneurship activities; the paper tells stories of successful educated young entrepreneurs in agriculture. Some young successful educated and ambitious agri-preneurs are identified and their stories are told. These agri-preneurs are potential role models (i.e., people whose achievements in agricultural entrepreneurship the youths can emulate/imitate). The paper advises youths to start small with simple straightforward projects capable of producing cash rewards in the short-term and to look out for the several government and UN grants opportunities that encourage agropreneurship. Before launching their enterprises, aspiring agri-preneurs are counselled to avail themselves of training and apprentice opportunities from successful agri-preneurs.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle