Domestic Violence and Effective Strategies for Tackling its Consequences on Students’ Educational Aspirations in Kwara State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This is a descriptive study that examined the prevalence of domestic violence and effective strategies for tackling its consequences on students’ educational aspirations in Kwara State, Nigeria. The sample for this study was made up of 200 students and 150 teachers drawn from ten secondary schools which spread across Kwara Central senatorial district, totaling 350 respondents for the study. Data for this study was collected through a questionnaire, two research questions were raised and answered and three research hypotheses were postulated and tested. Findings revealed that the prevalence of domestic violence among couples includes pouring acid on one another, the cutting of the manhood by the wife, stabbing one another, pouring hot water on one another, poisoning one another through food or other means, beating, kicking, and slapping the wife. Findings further revealed that effective strategies for tackling domestic violence in Kwara Central are tolerance, patience, an anti-domestic violence sensitization forum, avoiding third party involvement, and the creation of a guidance and counseling unit. Other strategies include the situation where the husband should be held responsible, extra marital affairs should be avoided, husbands should avoid acquiring many wives with a low income, family interference should be avoided, and couples should learn how to say sorry to each other. These would all help to tackle domestic violence in society. It was recommended that the Government should set up an enlightenment campaign for couples to help eradicate domestic violence. There should also be a punishment for those that violate the rules and regulations of tackling the menace of domestic violence. Religious leaders should intensify efforts to fight against domestic violence in the society at large.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».