Perceptions of Contributions by International & Non-Governmental Organizations (IOs and NGOs) in the Health Care System of Buea & Limbe Municipalities, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Health is a very important part of any individual and the community as a whole. For this reason, many agencies both state and private as well as International Organizations (IOs) and Non-Governmental Organizations (NGOs) have been working the provision of health care services in Cameroon. This research evaluates the contribution of IOs and NGOs in the Health System of the Buea and Limbe Municipalities located in the South-West of Cameroon. The research hypothesizes that the perception of IOs and NGOs operating the Health System of the Buea and Limbe Municipalities has not improved the health system. The primary data for the study were obtained from field observations and 158 questionnaires were administered in the Buea and Limbe municipalities. Interviews were conducted on 20 health professional practitioners. Data collected were statistically analyzed and Chi-Square test was used to test the validity of the hypothesis. The results obtained show that IOs and NGOs have contributed in the health systems of the Buea and Limbe Municipalities by: educating these communities on health-related issues, subsidizing patient’s hospital bills, organizing vaccination campaigns and community dialogues, distributing mosquito nets, providing drugs, and sanitization campaigns. To limit the spread of Corona Virus (COVID-19), these NGOs and IOs provided face masks, soaps and hand sanitizers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».