Prevalence of Sexual Harassment in a Faith-Based Institution of Higher Learning in South-Western Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Tertiary institutions are ivory towers where academic and moral excellences are expected to be promoted. However, it has become where sexual harassment is a common deviant practice. This study aimed to determine the knowledge and prevalence of sexual harassment among college students in a private institution in Ogun state, Nigeria. The study employed a cross-sectional survey design to enroll 394 college students across the undergraduate levels of the university, using a 22-item self-administered validated instrument by a multi-stage sampling procedure. Demographic characteristics, knowledge and prevalence of college students on sexual harassments were measured. The mean age of respondents was 18.84 ± 1.833years, with majority (71%) being between ages 15–19, and 70% being females. About 39% and 38% respectively confirmed they have been victims of sexual harassment or know friends that have been harassed sexually. Level of knowledge on sexual harassment was 3.90 ± 0.866 and prevalence of sexual harassment was 4.88 ± 3.194 computed on a mean and standard deviation scale, translate to a prevalence score of 40.67%. Prevalence of Sexual Harassment was high among college student even though they had good Knowledge. A more proactive measures needs to be put in place to curb the menace in a Christian own institution of higher learning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».