Notice bibliographique
Résumé
The anxiousness of economic sectors in the Philippines heightened when the GDP declined to 16.5%in the second quarter of 2020. This paper aimed to reflect the economic effect of the Covid 19pandemic accounting for the number of cases during and after lockdown. It identified key economicsectors both affected and not by the pandemic. Researchers employed data mining and descriptivemethods with the aid of horizontal and vertical analysis of the Philippine GDP to describe thePhilippine economy during the period of community quarantine. The economic impact of COVID tothe regions were described using the distance formula. For better illustration of the results, theresearchers employed Gephi software. Findings revealed that the information and communication,financial and insurance activities, and public administration and defense which includes thecompulsory social services were the economic sectors not affected by the pandemic despite the policyon partial or non-opening of business centers. On the other hand, the greatly hit economic sectorsduring a pandemic are transportation and communication, accommodation and food service activities,and other services. These sectors positively affected all other sectors of the economy except for agrihunting, forestry, and fishing, information and communication, financial and insurance activities, andpublic administration and defense: compulsory social activities. The Philippine economy will continueto decline when these hard-hit sectors cannot recover. The economic measures were highest in NCRhaving the maximum risk of economic loss and COVID 19 infection. Region 3 and Region 4A wereidentified to contribute most to the economic loss other than NCR. The safety measures are stringentto the identified regions but these measures may not be applied to the rest of the Philippine regions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».