Local Government Response in Corona Pandemic: An Overview of Karnali Province
Notice bibliographique
Résumé
The world was completely locked down for the first time in the world by the devastating pandemic of coronavirus in 2020. To overview its impacts on service delivery of local governments of Karnali province of Nepal, the study has been conducted. the paper attempts to explore the local government initiatives and inter-governmental coordination toward the COVID-19 response during the first wave. The study is based on a descriptive qualitative research design to reach the set objectives. Three local governments of Karnali Province were selected purposively as samples. Questionnaire and telephonic interviews were the tools adopted for the data collection. The field-level information and data were presented as per the objectives in a descriptive way. The study has been made to draw conclusions based on the practical experience and information gained from all three local levels. Local governments have been seen to be at the forefront of coping with the uncomfortable situation created by the Novel Corona Virus pandemic. Similarly, the local government seems to have performed important tasks such as manpower mobilization, procurement of health-related materials, test kits and machines, swab collection and test, and awareness rising toward covid-19 response and rescue of returnees from abroad. The local governments have found utilized the available resources for creating, managing the quarantine, and isolation at the community level to control the Covid-19. The local governments have learned the lessons from the field-level experiences in the pandemic management process in such types of crises. The study would be helpful to share the pandemic management knowledge among the local governments in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».