“Japa”: An Exploratory Study of the Roles of Social Media in an Out-Migration Trend in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to understand the roles of social media in the new “Japa” migration trend in Nigeria. As part of this main objective, the study investigates the demographic characteristics of these new migrants—their age, gender, and socioeconomic status classifications. It also explores the challenges experienced by these new migrants before leaving and after arriving at their destination countries and asks if and how social media mitigates these challenges. The participants consist of Nigerians who lived in the United Kingdom ( N = 18; 48.6%), Canada ( N = 5; 13.5%), the United States ( N = 10; 27%), Sweden ( N = 1; 2.7%), and France ( N = 3; 8.1%). They were aged between 26 and 48 years, with an average age of 32.5. There were 22 (59.5%) men and 15 women (40.5%) in the study. The study finds little to no evidence to support the conclusion of a more direct influence of social media on the migration decision of this Japa migration trend among the cohort interviewed. More conservative social media platforms were preferred to other, more open social networking categories. Also crucially important is the role of trust engendered by offline social network ties (including family kinship and friendship) of online influencers. The display of affluence as a motivating factor could not be conclusively established; other factors like socioeconomic, insecurity, career prospects, and unemployment were mentioned as more important. Social media applications were recognized as information-gathering tools rather than inspirational or motivational sources for the Japa migration enterprise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».