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Enregistrement W4411656804 · doi:10.51847/8bqnsz9nau

10.51847/8bQNSz9nau

2000· article· en· W4411656804 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Sociopolitical Dynamics in Nigeria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoutheastern NigeriaSocioeconomicsGeographyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to examine the economic cost of Fulani-Farmers Clashes on the populace in general and the nation's economy in particular.This is because insecurity and its various multifaceted manifestations like bombings, cattle rustling, farmland destruction, kidnapping/hostage taking, destruction of life and property, creation of fear among others has become a hydra headed monster which security agents in Nigeria appear incapable of addressing.Bloody clashes between Fulani herdsmen and farmers over grazing lands have led to the killing or maiming of people and razing down of houses as well as food storage facilities.The herdsmen claimed that they are the original owners of the land in the agrarian areas.According to them, the natives had sold it to them for their cows to graze.This is an allegation the farmers have consistently debunked, saying that the land was never at any instance sold to the herdsmen and that the cows damage their crops while grazing.Cattle-rustling has also been a major cause of unrest as cows are stolen by criminal-minded youths.This scenario has played out many times in Guma, Makurdi, Gwer West, Agatu, Logo, Kwande, Buruku and parts of Kastina-Ala local government areas of Benue State.The same is common in Enugu, Delta, Taraba and Plateau states.This paper takes a look the economic effects of these conflicts by identifying the remote causes and possible solutions to the challenge.The theory of Human needs served as our framework of analysis while documentary methods of analysis and content analysis were used to generate and analyze data.The study revealed that this pattern of insecurity challenge is detrimental to general well being of the people with its resultant effects in the area low quality of life, food insecurity, high cost of food, population displacement and even death, the destruction of business, properties and equipments, relocation and closing down of businesses.The study suggests that the Nigerian government and her security agencies should be pro-active in their responses, improve their intelligence gathering techniques and peace building and equip and motivate her security forces better.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9650,965

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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