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Enregistrement W4295733088 · doi:10.6000/1929-4409.2022.11.11

Peacebuilding Strategies in Nigeria’s Ethnic Space: Specific Focus on Conflict-Spot in Kaduna Communities

2022· article· en· W4295733088 sur OpenAlexvenueno aff
Kazeem Oyedele Lamidi, Oluseyi Idowu Olaleye, Bisiriyu Abiodun Taleat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeace and Human Rights Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacebuildingConflict resolutionEthnic groupSubject matterPolitical scienceSpace (punctuation)Focus (optics)Ethnic conflictSociologyPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contextualised the subject matter and its strategies by providing insights on the development, peace and conflict in the Nigerian environment; explicating the peace and conflict impact assessment; exposing the causal factors for communal conflict; and analysing the strategies across the main tribes in Nigeria with specific focus on Kaduna communities. It drew largely on secondary sources whose contents were explicitly analysed for this contextual discourse. It found out that there were internal mechanisms put in place towards engendering peace building across the major tribes in Nigeria. It enlisted obtainable peacebuilding strategies in Kaduna communities. It concluded that a remarkable feature of the peace building strategies is that it does not only aim at conflict resolution, but also ensures peaceful co-existence scenes and harmonious relationships between and among conflicting people or communities. However, the latter still remains challenging owing to a low human development index and civic orientations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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