Optimizing health protocol compliance through supply chain management in Surabaya's COVID-19 response
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of social and economic factors on community adherence to COVID-19 health protocols in Surabaya, Indonesia, through a supply chain management perspective. It applies the five-component supply chain model encompassing supply chain policies, governance structures, consumer attitudes, process efficiency, and the integration of culture/technology. The primary data is derived from a survey of 119 participants, supplemented by secondary data on national health protocols and local COVID-19 cases. The analysis reveals critical gaps in compliance with health protocols, particularly regarding mask usage, social distancing, and avoiding crowded spaces. Specifically, only 17.6% of religious adherents follow these protocols, while 82.3% do not. In traditional markets, compliance stands at 19.2%, while 80.8% of participants ignore the guidelines. Among the youth, only 12.4% adhere to the protocols, with 87.6% disregarding them. The study highlights the need to improve the supply chain of public health interventions, from awareness campaigns (demand generation) to efficient delivery systems (process optimization) and monitoring mechanisms (evaluation and feedback loops). Emphasizing a supply chain approach, the findings suggest that strengthening the upstream (policy and governance), midstream (public behavior and attitudes), and downstream (cultural and technological adaptations) components can enhance compliance rates and reduce COVID-19 transmission. The study concludes with actionable recommendations, such as increasing public health awareness, strengthening governance frameworks, targeting interventions for vulnerable groups, and fostering multi-stakeholder partnerships to create a resilient health compliance supply chain in Surabaya, Indonesia.
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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».