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Enregistrement W3183585634 · doi:10.3968/12068

On Curtailing the Spread of SARS-CoV-2 Pandemic Among Religious Followers in Nigeria: An Empirical Study

2021· article· en· W3183585634 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy A. Ogunleye, Taoheedat Alanamu, Dorcas T. Ailobhio, Nasimot O. Afolabi

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicGovernment (linguistics)Descriptive statisticsInteractive kioskGeographyAdvertisingSocioeconomicsLawBusinessEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlling religious gathering during the time of rapid spread of COVID-19 pandemic becomes a serious problem faced by governments at all levels. In fact, all other areas of human endeavor where large gatherings could take place in Nigeria such as club houses, beer parlors, ceremonial gatherings, schools and institutions, market places including kiosks and shops, airports and motor parks, commercial and other money-deposit banks, private and public offices, etcetera were kept under perfect control by government except the religious centers. The global trend of COVID-19 pandemic has become more worrisome as the incidence keeps increasing every day. Curtailing its spread among the human race should be a responsibility to be performed by every individual not only in Nigeria but also in the whole world. However, the influence of religious organizations can never be overlooked in dealing with societal attitude towards curtailing the outbreak of the pandemic. Therefore, the data used for this study were sourced via an online survey designed from Google account with a link. Having expunged incomplete information from the responses received, two thousand, three hundred and sixty useful ones were analyzed using R software. Descriptive statistics such as frequency, percentages and graphics were employed alongside chi-squared test as statistical tools. Empirically, results reveal that it’s the responsibility of everyone to encourage curtailing the spread of COVID-19 pandemic. Also, it’s established that religious followers do not fear the pandemic; they only obeyed government’s lock-down directive. Though majority of the citizens (84%) consider this policy as punishment, people prefer worshipping their God (gods) at home, if possible from home while engaging with their daily commercial activities. Hence, the study also reveals that most of the religious teachings during the pandemic were meant to publicly sensitize citizens about how dangerous COVID-19 is. This was supported by approximately 73% of the respondents. We therefore recommend that representatives of religious leaders and organizations should be involved during policy formulation, especially health-related policies as evidenced from the study.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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