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Enregistrement W4403871521 · doi:10.1002/rev3.70011

Assessing the phenomenon of out‐of‐school children in Nigeria: Issues, gaps and recommendations

2024· article· en· W4403871521 sur OpenAlexaff
Chikezirim Nwoke, Stanley Oyiga, Logan Cochrane

Notice bibliographique

RevueReview of Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCarleton University
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésPhenomenonPsychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the 1950s, the Nigerian government has undertaken various reforms and assessments to improve educational planning and delivery. Schemes and legal frameworks, such as Alternative Schools, Universal Basic Education, the Open School Program and the Child Right Act, exemplify efforts to universalise elementary education in the country. Yet, up to 20 million children and youth in Nigeria are currently out of school. Utilising a critical literature review approach, validated by empirical data and correlation analysis, this paper assesses Millennium Development Goal 2 and Sustainable Development Goal 4 to identify the factors that make education inaccessible for children in Nigeria vis‐à‐vis the effectiveness of policies and government interventions. The critical literature review evaluates prior research and data to understand the systemic issues within Nigeria's educational framework. Through this approach, we identify patterns and relationships that underpin the educational crisis, highlighting both successes and persistent gaps. To quantify the relationships between variables, we employed correlation analysis. Our assessment shows a significant positive correlation between unemployment and the rate of out‐of‐school children in the country, indicating that favourable socio‐economic conditions translate to improved access to education. Additionally, geopolitical disparities, insecurity and public spending on education collectively influence educational outcomes in Nigeria. We recommend a reimagining of the out‐of‐school children phenomenon by government agencies, non‐governmental organisations and civil society to focus on household‐level intervention policies that reflect local socio‐economic conditions. This study proposes the initiation of a sovereign annual fiscal audit and expenditure tracker to monitor the flow of funds from patrons or the government to the proposed beneficiaries. Furthermore, we suggest a review of the Universal Basic Education Act of 2004 and recommend that schools are brought even closer to children in crisis‐stricken areas. The findings underscore the pressing need of targeted, context‐specific strategies to address the multifaceted barriers to education in Nigeria. Context and implications Rationale for this study : Comprehensive critical reviews on the issue of out‐of‐school children (OOSC) in Nigeria are scarce. With an alarming 20 million children not attending primary and secondary schools, a thorough scholarly evaluation of this pressing issue is urgently needed. Why the new findings matter : By highlighting key issues such as government commitment, household economy and insecurity as factors influencing OOSC rates, this study offers actionable recommendations to both the private and public sectors on how to effectively reduce the number of out‐of‐school children in line with the sustainable development goals (particularly, SDG4). Implications for policy makers, researchers and the general public : The findings of this study will assist policy makers (government bodies, schools and interested development partners) in developing strategies to tackle the issue of OOSC in Nigeria. It will help improve the design of policies and techniques to address the barriers to education access. Furthermore, it provides the foundation for future research and sensitises the general public to join hands in the advocacy for educational equity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,370 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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