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Enregistrement W3195678065 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.154

Impact of Broken Homes on Education of Children: A Sociological Perspective

2021· article· en· W3195678065 sur OpenAlexvenueno aff
Ilori Oladapo Mayowa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryPrideWifeCivilizationSociologyIndustrialisationObligationExtended familyOrder (exchange)LawGender studiesSocial sciencePolitical scienceAnthropologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Broken Homes, until very recently is very alien to the African family structure/setting. But it is discovered that the trend of Broken Homes is growing in the world all over and Africa is not left behind in this trend. One can deduce the growing trend of Broken Homes in Africa to the incursion of modernization and industrialization into the African family setup. The traditional African family is much knitted together with a lot of love bound. But with modernization and civilisation are fast becoming the order of the day in all sectors of daily life, family is not left behinIn Nigeria for instance, the existence of Broken Homes is unknown, and when they existed, they are ignored as exceptional cases. In Africa, no one is happy to be identified as being raised in a Broken Home. In order words, the pride of an average African Child is to be brought up in a family where the man and his dear wife are living together, loving each other and each one of them performing his/her social responsibility and obligation towards the raising of the children and the survival of the family at large. This research looked at how broken home has affected education of children in society today and proffered solutions on how the scourge could be contained in our society. The research is mainly literature and conceptual. Literature in this study was sourced mainly from secondary data like journals, books, and the views of other scholars in this field.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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