Spousal Conflicts among Nigerian International Migrants: Contexts of Conflict Management and Support System
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the causes of spousal conflicts, conflict management approaches, and roles of kinship and social networks among Nigerian International Migrants. While the study adopted Albert Bandura’s Social Learning Theory as a theoretical framework, the exploratory cross-sectional research design was employed. Australia, Canada, the European Union, the United Kingdom, and the United States of America were purposively selected owing to the significant presence of Nigerian citizens in these countries. Purposive and snowball sampling techniques were used to select participants. Influenced by the principle of saturation, in-depth interviews were conducted with 37 participants. The study established that parenting and child-rearing practices, financial strains and obligations, cultural adaptation challenges, external stressors, traditional gender roles and expectations, and infidelity were some of the causes of spousal conflicts among Nigerian International Migrants. Also, spousal conflict was managed through communication-based approaches, cultural and family interventions, and professional and community support systems. Though kinship plays a good role in solving spousal conflicts, it is often considered negative when kinship interventions get extreme and breach privacy. Through intervention from influential family members, kinship manages spousal conflicts. At the same time, social networks provide emotional support to couples during challenges but can also exacerbate spousal conflicts through biased advice and peer pressure. It is recommended that state and non-state actors should pay closer attention to policies and interventions to better govern migration and mitigate the social costs through the nodes of spousal conflicts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».