Coronavirus Lockdown and Poverty in Nigeria: Implications forCrime Upsurge in Yenagoa Metropolis, Bayelsa State
Notice bibliographique
Résumé
The study explored the impact of Covid-19 lockdown on crime upsurge in Yenagoa metropolis, Bayelsa state. The study adopted Robert K. Merton Anomie theory. Correlational study design was utilized. With Taro Yemane formula, the study sampled a total of (399=100%) respondents. Data for the study was gathered through structured questionnaires. However (200=50.1%) copies of questionnaires were retrieved. Cronbach Alpha was used to determine the reliability of the research instrument. Both Probability (simple random, stratified) and non-probability (purposive) sampling techniques were adopted for sampling procedures. Data for the study were analyzed with Simple Percentages, Frequencies and Chi-Square with the aid of Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 23.0. Data analysis indicated that Covid-19 lockdown led to the proliferation of specific crime types (armed robbery, cybercrime, burglary, human right abuse, domestic/gender violence, bribery) at different frequencies. Based on the result, the study recommended gradual easing of lockdown, provision of post lockdown palliatives, reduction in job losses by government and provision of socio-economic stimulus to cushion the effects of job loss on criminality among others.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».