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Enregistrement W3026840951 · doi:10.5539/mas.v14n6p64

Governmental Measures towards the Coronavirus Crisis Management: An Applied Study from the Viewpoint of Faculty Members in Jordanian Universities

2020· article· en· W3026840951 sur OpenAlexvenueno aff
Abdalhaleem Manaa Aladwan

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Crisis managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPopulationSample (material)PoliticsPolitical sciencePublic relationsUnit (ring theory)BusinessPsychologyEconomic growthMedicineEnvironmental healthEconomicsDiseaseLawMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is considered one of the rare studios in the world that examine the effect of government measures towards managing the Coronavirus crisis, according to the researcher's knowledge, the study relied on the descriptive-analytical approach, as well as on interviews with those in charge of crisis management in Jordan, (254) questionnaires were obtained from the study population sample, the Sampling unit was represented by faculty members in the departments of political science, media, and economics in Jordanian universities. The study reached the following: the high level of government measure implementation in the face of the Corona crisis, that the level of corona crisis management was moderate, and the effect of governmental measures on the management of the Corona crisis is an applied study from the viewpoint of faculty members in Jordanian universities. The study recommended the development of comprehensive visual and written media programs to educate citizens about the risk of disease, intensify health measures through preventive tracking teams for early detection of cases, that security measures not be at the expense of public freedoms, and find solutions to current and expected economic problems due to the crisis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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