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Enregistrement W4397294430 · doi:10.58709/niujhu.v8i4.1726

Effects of Sustainable Development Goals on Poverty Reduction, Water and Sanitation in Nigeria during the Pandemic Era

2023· article· en· W4397294430 sur OpenAlexaff
Patricia Ibeme, Julius Taiwo Abimboye, Chinenye Atuegbu, Chinedu Ibeme, Arinze Ibeme

Notice bibliographique

RevueNIU journal of humanities. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationPovertyEmpowermentNigeriansEconomic growthSustainable developmentCash transfersGovernment (linguistics)BusinessDevelopment economicsPolitical scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the profound effect of Sustainable Development Goals (SDGs) on poverty reduction, water and sanitation in the context of the pandemic era in Nigeria. As high-profile academia and bureaucrats seek to navigate the intricate landscape of development policy and practice, understanding the interplay between the SDGs, pandemic challenges, and Nigeria's socio-economic fabric becomes paramount. The study adopted documentary research design method through a comprehensive review of existing literature and empirical analysis. Findings from the study show that, good strides have been made in the domestication process of the SDGs in Nigeria. Nigeria has developed its home-grown ‘Integrated Sustainable Development Goals (SDG Model) the model includes; empowerment, conditional cash transfers and vocational training, trader-moni, Market-moni, ANCOR borrowers programme of CBN. Finding from the study shows that between 2015–2021, over 10.5 million Nigerians were lifted out of poverty through empowerment, conditional cash transfers and vocational training, President Muhammadu Buhari revealed that, government has lifted 10.5 million Nigerians out of poverty in the last two years. Buhari revealed that, those lifted out of poverty include farmers, artisans, market women, and small-scale traders. Finding from the study shows that, Seven hundred thirty-two (732) waters and sanitation related projects were executed, while Finding from the study shows that, 616 classrooms and other educational facilities were built or renovated. It was further showing that, a key challenge confronting the country has to do with Out-of- School-Children, a demographic challenge that relates to interplay between employment (SDG-8), education (SDG-4), poverty (SDG-1) and the digital economy (SDG-17). The study recommends thatThe government should encourage Sustainable Development Initiatives. The government should integrate sustainable development practices into policies and initiatives related to poverty reduction, water, and sanitation. Promote the use of renewable energy, encourage sustainable agricultural practices, and prioritize the conservation of natural resources. The government should support the development of eco-friendly technologies and solutions to minimize the environmental impact of development efforts. The government should expand social protection programs to support vulnerable populations, including the poor, elderly, and informal workers, by providing cash transfers, food assistance, and healthcare services. Implement targeted programs that reach those most in need, using technology and data to identify and assist marginalized communities Keywords: Sustainable Development Goals, United Nations, Covid-19 pandemic, poverty reduction, water and sanitation, Nigeria.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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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