All Progressives Congress (APC) N-power Programmes and Unemployed Nigerians in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the N-Power programmes and Unemployed Nigerians under the All Progressives Congress (APC) led federal government.The year 2016, was the actual year the programme started in Nigeria to make an impact on the lives of unemployed ones.The N-Power programmes are into three parts: N-Power Volunteer Corps (N-teach), N-Power Knowledge and N-Power Build.From our study, the programme has immensely gotten some numbers of unemployed Nigerians more engaged, more productive and more resourceful on duty.Looking at the Nigerian bureau of statistics 2018 data showed a 23.1% increase in unemployment for the third quarter of 2018 which brought the whole figure of the unemployed in the country to over 21 million Nigerians.In addressing this problem, the federal government in their own wisdom initiated N-Power as one of the social intervention programmes in the country.In addition to that, we suggest to the federal government to ensure that curriculum in schools are restructured in a way that two years are used in entrepreneurial studies in a four years duration course in the university and by so doing students shall not have the mindset of looking for job after school but rather having the mindset of creating jobs for themselves and others.And the federal government need to ensure that students are taught how to solve ''social problems'' not just to pass exams and come out with good grades!The very rich ones in the world are so rich because of knowledge economy and innovations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».