Emergency Response to the COVID-19 Pandemic of the King Abdulaziz University in Jeddah: A Report on Stakeholder’s Opinions
Notice bibliographique
Résumé
The devastating effect of COVID-19 has impacted global citizens for the past three years. More than six hundred and forty-six million people have been infected and there have been almost seven million casualties. Consequently, new variants have been discovered in quick succession around the world. Global communities have witnessed cruel fatalities and lost properties and businesses, and experienced the usual activities of service sectors being hampered, including those of post-secondary educational institutions, and the consequences of the COVID-19 pandemic ultimately damaged family life and society in general. Emergency management strategies were adopted by educational institutions around the world, including in the Middle East, in order to manage the ongoing pandemic. This study aimed to evaluate the emergency response mechanisms to COVID-19 at the King Abdulaziz University (KAU) by interviewing major stakeholders to ascertain their opinions through a cross-sectional survey. A total of 350 responses were recorded from students (64.28%), faculty members (21.42), and staff (14.28). The collected data were analyzed using statistical methods and illustrated using different schemes, graphs, and diagrams. Interestingly, the KAU emergency response plan for COVID-19 was appreciated by the respondents and it has emerged as a success story at a post-secondary educational institution in the KSA.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».