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Enregistrement W4385420451 · doi:10.18280/ijsdp.180734

Enhancing Women’s Participation in Community Development Through Community Education for Sustainable Development in South-East Nigeria

2023· article· en· W4385420451 sur OpenAlexvenueno aff
Kingsley Asogu Ogbonnaya, Okechukwu Ann E.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentCommunity developmentEconomic growthEnvironmental planningCommunity participationPolitical scienceGeographySocioeconomicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study focused on enhancing women's participation in community development through community education for sustainable development.Three research questions and three null hypotheses guided the study.Descriptive survey design was used for the study.The population for the study was 828 respondents from south-East states of Nigeria.Researchers' made questionnaire was the major instrument for the study.The research questions were analyzed using mean scores and standard deviation while the null hypotheses were tested using t-test statistics.Based on the analyses, the following major findings was established: (i) encouraging more rural dwellers to participate in agricultural production to enhance their income, providing employment opportunities by creating jobs for rural dwellers among others were how community education enhances socio-economic potentials of women, (ii) enhancing literacy education for rural women, improving capacity building among women among others were the community education that enhanced literacy capacity of women, (iii) inadequate provision of funds by the government for the enhancement of community education and inadequate support from donor agencies for community education among others were the constraints militating against community education in enhancing women's participation in community development.Based on the findings of the study, recommendations were made.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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