The Effect of a Name-Based Mask Rationing Plan in Taiwan on Public Anxiety Regarding a Mask Shortage During the COVID-19 Pandemic: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is a severe global health crisis. Wearing a mask is a straightforward action that can be taken, but shortage of stock and equity of allocation were important issues in Taiwan. Furthermore, increased anxiety leading to the stockpiling of masks has been common during the pandemic. OBJECTIVE: We aim to summarize the name-based mask rationing plan implemented in Taiwan and explore the public's perceived anxiety about mask shortages. METHODS: The government of Taiwan took action to control the supply and allocation of face masks. We summarize the timeline and important components of the mask rationing plan. A survey that aimed to investigate the overall response to the mask rationing plan was answered by 44 participants. RESULTS: The mask rationing plan was implemented in late January 2020. Daily production capacity was increased from 2 million masks to 16 million masks in April 2020. People could buy 9 masks in 14 days by verification via their National Health Insurance card. Digital face mask availability maps were created. Moreover, the mask plan safeguarded the purchase of masks and resulted in decreased anxiety about a mask shortage (4.05 [SD 1.15] points; 72.7% [n=32] of participants answered "agree" or "strongly agree"). The majority of people felt that the mask plan was satisfactory (4.2 [SD 0.92] points; 79.5% [n=35] of participants answered "agree" or "strongly agree"). CONCLUSIONS: We found that the unique name-based mask rationing plan allowed for control of the production and supply of masks, and contributed to the appropriate allocation of masks. The mask rationing plan not only provided the public with physical protection, but also resulted in reduced anxiety about mask shortages during the pandemic.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».