Entrepreneurship through Agriculture In Nigeria
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 Currently, Nigerian farmers are elderly, toiling away with outdated techniques and tools.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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».