Public Perceptions Regarding the Preparedness of Government to Combat the Third Wave of COVID-19 (SARS-CoV-2) Infection Across Various States of India
Notice bibliographique
Résumé
India has already passed through 2 waves of the coronavirus disease (COVID-19) pandemic losing many lives. The reason for losing lives may be due to the unpreparedness of the health care system of India for this unprecedented pandemic. To assess the government's preparedness, an institutional-based cross-sectional prospective survey was conducted among the adult population of selected states in India. A self-administered 30-item questionnaire divided into 5 sections (demography of the participants, steps to create awareness, prevent spread of infection, handle the emergency, and prognosis) was distributed online through Google Forms. The responses were collected in an Excel file. SPSS software was used to perform the descriptive statistics and analysis of variance (ANOVA). Nearly a quarter of the participants "strongly disagree"/"disagree" about the government's preparedness for the third wave. Considering their perception, it cannot be assured that the government is well prepared to handle the emergency. So, the government must maintain emergency funding and develop a health infrastructure. The government should take steps to reduce social stigma, prevent spreading of unscientific propagation, and make people aware of the World Health Organization (WHO) as the reliable source of information for health emergencies to avoid a human crisis 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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».