From Bunkering to Blockchain: Transforming the Future of Rivers State Youth Through Digital and Renewable Energy Skills
Notice bibliographique
Résumé
Rivers State stands at a crossroads. Despite its immense oil wealth, too many of its young people are locked out of many of these opportunities, facing high unemployment, living amid environmental decline, and, for some, turning to dangerous informal economies like artisanal oil bunkering popularly known as “kpo-fire” just to survive. But all hope isn’t lost, there is a way forward. This paper calls for the creation of Digital and Renewable Energy Innovation Hubs in every Local Government Area (LGA) of Rivers State, which will be very safe with inclusive spaces where young people can gain hands-on training in blockchain, digital entrepreneurship, and renewable energy systems. This project will be for young indigenes of Rivers State aged 18 to 35, the initiative will provide fully funded training, free transportation, monthly stipends, and direct job placement opportunities for best trainees. Each hub will be managed by professionals that are very skilled, equipped with modern infrastructure and shuttle buses, and will use a community-based admissions process to ensure fairness, equity and local participation. Graduates will not only gain cutting-edge skills, they’ll also be supported into real futures: whether in public service, global freelance markets, or starting up their own ventures. With courageous leadership and real commitment, this isn’t just a plan to reduce unemployment, it’s a chance to restore pride, rekindle hope, and give Rivers State’s young people a future they can believe in. It’s a bold step toward making the state a shining example of digital and green innovation across Africa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».