Korea's Response to COVID-19 According to Set Time Frames, With a Focus on the Network Between the Government and Responding Agencies: Social Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In December 2019, COVID-19 was first confirmed in Wuhan, China, and as the respiratory disease spread around the globe, there was a spike in interest worldwide in combating such contagious diseases. When such disasters occur, the central government of South Korea and its affiliated local governments-together with nongovernmental organizations-play a crucial role in crisis management systems. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to corroborate the characteristics government ministries and domestic and foreign institutions exhibit through their interconnection when the parties are undergoing a disease-related catastrophe such as the COVID-19 pandemic. METHODS: Using the social network analysis technique, the span of the COVID-19 pandemic was segmented into 3 time frames, and the relational characteristics of the COVID-19 contagious disease response department and related agencies at home and abroad were analyzed based on 3 centralities. RESULTS: Evidence from the second and third time frames indicates that the agents reacting to contagious diseases do not necessarily hold the central position in the network. From this, it can be inferred that it is not only the primary host that plays a pivotal role but the key to a successful response to various disasters also lies in cooperation with the relevant parties. CONCLUSIONS: The incongruency between the findings of this paper and the existing disaster response system gives rise to the corollary that both the essential parties and the adjoining ones need to collaborate for a coordinated crisis response in disaster situations. Furthermore, much significance lies in the fact that this paper explores the various aspects that could surface among the host and relevant parties in a real-life pandemic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».