THE DYNAMICS OF MANAGING THE RISING UNEMPLOYMENT HURDLES IN NIGERIA: A FOCUS ON IMO STATE
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the causes and effects of unemployment in Nigeria with particular reference to Imo State. The National Bureau of Statistics (NBS) report on unemployment showed that the country unemployment rate increased to 27.1% in the second quarter of the year (Q2 2020) compared to 23.1% of the third quarter (Q3 2018). Imo State both in terms of unemployment and underemployment records 48.7% and 75.s% respectively. The report is worrisome as it poses threat to the State development, security and peaceful co-existence. The main objective is to look into the causes, effects and solution to unemployment problem. The study reviewed extant literature anchored on the theory of Neo-liberalism of Marxist. Also, historical and descriptive research design with secondary method as sources of its data collection were utilized, while content analysis was adopted. The result of the study reveals that unemployment is a multidimensional problem caused by holistic variables vis: corruption, ineptitude leadership, neglect of agriculture, weak infrastructure, with negative implication as poverty, low income and insecurity. The study recommends comprehensive approaches which include functional governance, provision of enabling environment and re-calibration of policies that will strengthen effective governance, investment and economic
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».