The COVID 19 Pandemic: College Adolescents’ Perception on School Reopening in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several colleges were closed in the wake of the COVID-19 pandemic. However, it is not clear if school closure has curbed the incidence of the infection. OBJECTIVES: This study aimed to determine the perception of adolescent college students on school reopening and associated factors. METHODOLOGY: This was a school-based cross-sectional study. A two-stage sampling technique was used to select five hundred adolescent college students from six secondary schools in the Enugu metropolis, Nigeria. Data were analysed with IBM Statistical Package for Social Sciences (SPSS) statistical software version 25. RESULTS: The mean age of the students was 15.1±1.7 years and the majority, 56.4% were females. A higher proportion of the respondents, 78.0% were willing to return to school. For those not willing to return to school, the major reason was the preference for homestay until the pandemic is over, 57.3%. The majority of the students, 67.6% had their learning improved during the pandemic. More than half of the students, 65.0% had online classes during the pandemic. Predictors of willingness to return to school amidst the COVID-19 pandemic included being a male student, (AOR=0.304, 95%CI: 0.189-0.489), and being from a family of high socio-economic class, (AOR=0.363, 95%CI: 0.154- 0.855). CONCLUSION: Closure of schools should be revisited, with enforcement of all preventive measures. Alternative methods for education such as e-learning seem to create a divide between the rich and the poor. It is therefore pertinent to develop a bridging plan to fill the gap created by this divide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».