The Effect of COVID-19 on Academic Social Life in Riyadh with a Focus on the Outdoor Environment
Notice bibliographique
Résumé
On 18 March 2020, the World Health Organization announced that the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic had reached global pandemic status. The Ministry of Health in Saudi Arabia implemented a COVID-19 lockdown that lasted for four months. After the period of restrictions ended, people were supposed to return to their normal social lives; however, the lockdown had a psychological impact on people without them being aware of it. This research aimed to study the effect of COVID-19 on social life, mainly focusing on six public activities: visiting shopping malls, mosques, open spaces, interior space, psychological effect, and occupational aspects. The Method survey was distributed during lockdown including the six focus areas and collected using Google Forms. Also, a computer program simulation (ENVI-MET) was used to study and develop an outdoor environment. The research focuses on the outdoor environment to find solutions on a sample used Al Rouda Park in Riyadh. The results demonstrated that people are slowly returning to their social lives during the COVID-19 pandemic by steadily visiting shopping malls, mosques, and open spaces and half of respondents stay at home fearing COVID-19. The research concluded that people should apply health procedures during ongoing time in studied locations and should manage the elaborated psychological effects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».