The Economic Impact of COVID-19 on Africa and the Countermeasures
Notice bibliographique
Résumé
The beginning of 2020 saw an outbreak of a deadly coronavirus disease. Eco- nomies and industries worldwide reported downward economic growth due to the closure of industries, airlines, shops, and markets. Africa has also been hard-hit by the effects of the global pandemic. Though some economies have bounced, many countries are yet to recover. The study assessed the economic losses to Africa from the impact of COVID-19. Journal publications, data from the World Bank, IMF, and the International Trade Centre were reviewed, organized, analyzed, and presented in a typical research environment that required modern statistical exploration techniques. We used PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines (S1 Checklist) to conduct the review. Manuscripts that evaluated the impact of pandemics on the African economy passed the eligibility criteria. The search strategy was defined based on the PECOS format as follows: Population (P): Humans diagnosed with COVID-19; Exposition (E): Impacts on the different sections of economy (C): Without comparison; Outcome (O): Economic down- town in Africa as results of COVID-19 (S): review studies, analysis or discussion, case reports, case series. We then used basic descriptive statics employing excel and Matlab to analyze economic indicator data and compare previous and current year’s performances. The results show that the various economic indicators in Africa have suffered a downward decline. Textile, gold, and petroleum industries declined in production by almost a quarter of previous production performance. High economic fluctuations were recorded, and the debt to GDP ratio widened in all African countries. The downward trend continued into 2020, but a debounce is expected in 2021. This study systematically assessed the COVID-19’s impact on the economy of Africa by comparing economic indicators before and during the pandemic. Our study indicates that major economic indicators of the continent have declined in growth. The study also revealed that the impact of the pandemic on Africa’s major trading partners, including the USA, Europe, and China, has further exacerbated the problem. However, responses from various countries have slowed down the pandemic spread, and 2021 looks good with an expected bounce back in Africa’s economy. Governments should continue to observe safety protocols as much as possible and embark on nationwide vaccinations to return to typical situations.
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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 | 0,026 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».