Internally Displaced Persons’ Experiences and the Predictors of Social Support and Adjustment to Displacement in Northeast Nigeria: A Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Boko Haram insurgency is a significant problem in Nigeria, leading to the loss of lives and properties and the displacement of hundreds of people. This study explored the internally displaced persons (IDPs) adjustment experiences and the predictors (socioeconomic factors and religiosity scale) of social support for adjustment to displacement in Northeast Nigeria. A mixed-method approach guided this study. One hundred and eighty participants completed a survey on religiosity and perceived social support, of which 15 were qualitatively interviewed. Quantitative and qualitative data were analyzed using multiple regression and thematic analysis. Older (B = 0.407), male (B= −1.203), married participants (B = −1.890), being Muslim (B = 0.136), having high (secondary and tertiary) education level (B = 0.423), and income (B = 0.019), were significantly associated with receiving social support for adjustment to displacement. Across the four dimensions of the religiosity scale, only preoccupation (B = 0.49) was significantly associated with social support among IDPs. Six themes emerged from the experience of IDPs regarding social support, and they include: adapting in camps and not adjusting is the ideal concept; men adapt faster than women; younger capers adapt faster than older campers; concern for their children’s education fosters adaptation; family/friends were emotionally/financially supportive and limited government support. Some of these predictors are modifiable, such as religious preoccupation, social support, income, and education; therefore, strategies to leverage these modifiable predictors in reducing the impact of displacement on individual’s health and wellbeing are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».