Influence of Covid-19 Crisis Communication on Public Perception of the Kenyan Government Communication Strategy: A Case of Kibra Sub-County Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 communication has drawn a sharp focus across the globe and elicited varied publicperceptions. This study sought to assess the influence of covid-19 crisis communication onpublic perception of the Kenyan government communication strategy with a case of Kibra subcounty Nairobi, Kenya, from March 2020 to December 2020. The main objective was to assesshow the government's daily speeches influenced the public interpretation of the COVID-19crisis. The rationale was based on assessing the public perception of the government’scommunication strategy. The findings of this study will be be helpful to communicationexperts and will help in improving the existing crisis communication strategies. This waslimited to Lindi ward in Kibra sub-county. Source Credibility Theory (CT) and SituationalCrisis Communication Theory (CCT) were used for understanding perception. This studyadopted a survey design to collect quantitative data involving 123 household heads sampledpurposively in Lindi, Kibra through a modified Crisis and Emergency Risk Communication(CERC) questionnaire. Averagely, 1% of the respondents disagreed with questions regardingCOVID-19 daily speeches, 8.5% indicated neutrality, and 90.5% agreed with the statements.The study concluded that the public's perceptions of government communication strategyregarding the COVID-19 crisis were favorable. The study recommends investigating theimpact of the centralization of the Kenyan government communication departments on crisiscommunication.Keywords: Crisis Communication, Public Perception, Communication Strategy
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».