Causes and Preventive Measures of Aggressive Behaviour among In-school Adolescents in Ilorin Metropolis: Stakeholders’ Perception
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive behaviour has been described to be an act engaged in to harm someone who is considered to be vulnerable. It has been observed to be on the increase among young people, most particularly, adolescents in our society. This study therefore examines the stakeholders’ perceived causes and preventive measures of aggressive behaviours among in-school adolescents in Ilorin Metropolis in Nigeria. A descriptive survey design was used for this study. Two hundred senior secondary school students and 100 teachers; making a total of 300 respondents, were selected for the study. A questionnaire was used to obtain data from the respondents. The instrument was validated by experts in the Department of Social Sciences Education. Two research questions were answered and two research hypotheses tested. Percentage and mean ratings were used to answer Research Questions One and Two, while an independent t-test was used to test the two formulated hypotheses at 0.05 level of significance. The findings of this study revealed that the stakeholders’ perceived causes of aggressive behaviour among in-school adolescents in Ilorin Metropolis was poor teacher-students’ interactions. Stakeholders perceived preventive measures to aggressive behaviour to be regular moral and religion teachings, and parental monitoring of what their children watch on social media. Based on the discussion of findings and the conclusions drawn, it was recommended that aggressive behaviour among in-school adolescents can be prevented by engaging in moral and religion teachings on aggressive behaviour.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».