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Enregistrement W3136803980 · doi:10.2174/1874944502114010045

Compliance with Lockdown Regulations During the COVID-19 Pandemic in South Africa: Findings from an Online Survey

2021· article· en· W3136803980 sur OpenAlexaboutno aff
Natisha Dukhi, Tholang Mokhele, Whadi‐ah Parker, Shandir Ramlagan, Razia Gaida, Musawenkosi Mabaso, Ronel Sewpaul, Sean Jooste, Inbarani Naidoo, Saahier Parker, Mosa Moshabela, Khangelani Zuma, Priscilla Reddy

Notice bibliographique

RevueThe Open Public Health Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicQuarter (Canadian coin)DisadvantagedDescriptive statisticsPopulationGovernment (linguistics)SocioeconomicsLogistic regressionGeographyPersonal protective equipmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthMedicineDemographyBusinessEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Background: SARS-CoV-2 has resulted in the COVID-19 pandemic. Based on a nationally representative online survey conducted several weeks on the pandemic, this paper explores how South Africans responded to the compliance regulations laid down by the national government and factors associated with individuals’ confidence in their community adhering to lockdown regulations. Methods: The study was conducted using a closed-ended questionnaire on a data-free online platform. Additionally, a telephonic survey was included to accommodate individuals who do not have access to smart-phones. The study population consisted of respondents who were 18 years and older and living in South Africa (n=19 933). Data were benchmarked to the 2019 midyear population estimates. Descriptive statistics and bivariate logistic regression are presented. Results: Over a quarter (26.1%) of respondents reported that they had not left home, indicating compliance with the COVID-19 control regulations, and 55.3% who did leave their homes did so to purchase essential items. A small proportion (1.2%) reported that they had visited friends. People, classified as coloured, those who were more literate (those with secondary, matric and tertiary education status), those residing in disadvantaged areas (informal settlements, townships, rural areas and farms), and those who perceived their risk of contracting COVID-19 as moderate and high, reported not being confident of their community adhering to lockdown. Conclusion: Communication strategies must be employed to ensure that important information regarding the pandemic be conveyed in the most important languages and be dispatched via various communication channels to reach as many people as possible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,504
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,006 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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