Budgetary Allocations and Government Response to COVID-19 Pandemic in South Africa and Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The eruption of the novel virus brought to the global scene the prediction that Africa would be worse hit by the pandemic. This prediction was partly built on the widely recognized fact that Africa is the continent with the weakest public health care system and the lowest budgetary allocations to health. However, contrary to this prediction, the COVID-19 death rate in Africa has been low compared to in other continents. Debates on Africa’s low COVID-19 death rate have generated mixed reactions, the majority of which have centred on beliefs and superstition about hot weather and Africa’s youth-dominated society. Little or none of these reactions have attributed the low COVID-19 death rate to swift and prudent budgetary adjustment, which partly aided a swift response from some African governments. Indeed, not many studies have examined the swiftness in the response of some African governments and prudent budgetary adjustment in tackling the spread of COVID-19. This paper, through secondary data, advances knowledge on how budget revision aided government response to the COVID-19 pandemic in South Africa and Nigeria. It found that both countries adjusted their budgetary allocations in response to COVID-19. It further indicates that South Africa, through budgetary revision, allocated more funds to government agencies in charge of COVID-19 and various relief packages than Nigeria. Moreover, it indicates that the swift budgetary adjustment by both countries partly aided a quick government response that progressively flattened the curve and, in the long run, partly contributed to fiscal impulse and deferrals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».