Notice bibliographique
Résumé
Learning outcomes The learning outcomes are as follows: How to establish credibility of data sources; measurement scales of data; the importance of descriptive statistics and generating the following based on the type of data: mean, median and standard deviation; graphical methods; and test for differences: t-test and analysis of variance. Case overview/synopsis The case is set during the COVID-19 pandemic and the South African Government’s response to the pandemic. A brief timeline is provided as part of the introduction to the case study, with the following being a timeline of the events: 14 March 2020, 114 South African citizens were repatriated from Wuhan the epicentre of the COVID-19 outbreak; 15 March 2020, South Africa’s President, Cyril Ramaphosa declares a National State of Disaster, and this includes various measures to protect against the spread of COVID-19, while the health-care system is geared up to deal with the pandemic. Among the measures implemented, travel bans from high-risk countries and closing of air-traffic, closing of land ports and banning of gatherings of more than 100 people; 23 March 2020, President Cyril Ramaphosa announced a national lockdown beginning on 27 March 2020 for three weeks; 9 April 2020, President Ramaphosa extends the national lockdown by a further two weeks. The World Health Organisation (WHO) had commended South Africa on the swift action taken to curb the spread of the virus. Individuals and organisational leaders are grappling to make sense of the spread of the virus, and the barrage of the information that is being communicated through multiple channels, formal and informal. To make sense of the information, the case is premised on getting access to the raw data and conducting the analysis based on the publicly available data. The central requirement of the case is to compare the number of positive cases per million, based on the population data contained in the data set, of South Africa to a comparable country. Complexity/Academic level Post-graduate students learning statistics as part of a degree programme. The case assumes no prior statistics knowledge and therefore is aimed at teaching the importance of the basics of statistical analysis and then progressing to tests for differences. Subject code CSS 7: Management Science Supplementary materials Teaching Notes are available for educators only.
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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 | 0,014 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,017 |
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 ».