Do in-person nationwide university entrance exams affect COVID-19 transmission? An experience from Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nationwide University Entrance Exams (NUEEs) are essential scheduled exams that, in some countries, have been conducted in-person even during the COVID-19 pandemic. Considering the potentially fatal consequences of any pandemic-related decisions by policymakers, the response of the national health systems and regulatory bodies to this matter must be evidence-based. This study has been the first to evaluate the effects of NUEEs on measurements and indices associated with COVID-19. METHODS: Five NUEEs were conducted in the year 2020 from July 30 to August 22 in the province of Fars, located in the south of Iran. The trends of emergency services, 16-hour special health center visits, PCR tests, hospital services, and death rates due to COVID-19 following these NUEEs were assessed in a 72-day span in this study. RESULTS: All COVID-19 related indices and measurements in this study showed a decreasing trend across the board with the exception of the number of total and positive polymerase chain reaction ( PCR) tests. CONCLUSION: This study found that following the conduction of 2020 NUEEs, there was no increasing trend in the number of COVID-19 cases and the associated indices and measurements. The findings of this study will be valuable for future practices, health protocols, and policies. This study also highlighted the importance of the constant implementation of strict health protocols and measures before, during, and after each NUEE.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».