Rural-Urban Migration Pattern Shifts in the Developing Population of Plateau State, North-Central Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The pattern of movement of people over time and space is dramatically changing its form to city urbanism. This study surveys the rural-urban migration pattern shift in the population development of Plateau State, Nigeria and focuses on the socio-demographic characteristics of rural migrants, impacts of rural-urban migration on rural and urban population, and migrants’ adaptive strategies in urban city centres. A mixed-method approach was used on the seven selected urban centres: Bukuru, Bokkos, Hwolshe, Jos, Langtang, Mangu and Pankshin. A 1325 sample size of rural migrants via a purposive and snowball sampling technique was employed. Interviews, focus group discussions (FGDs) and structured questionnaires were used primarily as source data. Multiple regression path models and factor analysis statistical techniques were used for the final analysis in the study that revealed the positive effects of socio-demographic traits of rural-urban migration as it correlated with each variable. The impacts of migration revealed structural change in population, menial jobs, entrepreneur development and regional interaction in population dynamics. Rural migrants made possible adjustments in their temporal stay in urban centres as a livelihood strategy, notwithstanding the imbalance effects on the population of rural and urban centres. Thus, a sustainable concentration of infrastructural development is suggested in conclusion as a means to curtail the rural-urban pattern of movement in the study region.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».