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Enregistrement W4396861660 · doi:10.62499/ijmcc.vi3.42

IMPACT OF COVID-19 ON MEDIA AND EDUCATION SYSTEM

2024· article· en· W4396861660 sur OpenAlexaff
Nivedita Das Kundu, Нозима Муратова

Notice bibliographique

RevueMarkaziy osiyoda media va kommunikatsiyalar xalqaro ilmiy jurnali. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careFace (sociological concept)Isolation (microbiology)Political sciencePublic relationsHappeningSocial distanceEconomic growthBusinessSociologyMedicineLawSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic, lockdown, and self-isolation have changed many things around the world and the same is found happening in Russia and Uzbekistan too. The article examines the impact of COVID-19 on society with an emphasis on the education sector and media of both countries. The study argues that COVID-19 disrupted the education system in schools, colleges, and universities, and the educational institutions were closed in an attempt to contain the spread of the virus. Schools were forced to replace the compulsory face-to-face in-class education with online learning and home schooling helped by both teachers and parents. The study reveals that students and teachers adapted to the online education system and were obliged to follow distance learning. However, there have been challenges adjusting to these changes for students, teachers, and parents. Also, the pressure on the medical infrastructure increased considerably. The health sector was finding it difficult to manage both professionals and the administrative aspects of handling the overall load on the medical system. Conceivably, the initial reluctance of the administration to recognize the possible enormity of the threat is probably responsible for their medical system’s failure in some parts of Russia and Uzbekistan during the pandemic. Owing to the massive influx of patients, and the inadequacies of social support, the situation deteriorated and healthcare sectors were found to be increasingly overwhelmed. The COVID-19 pandemic has taught both nations that access to healthcare and medication is of utmost importance for the survival of the state itself. The COVID-19 pandemic taught that there is a necessity to change the lifestyle and the overall teaching and learning process and upgrade the technology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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