An assessment of socioeconomic status, access to healthcare, and education facilities in Indonesia following COVID-19: insights from the 8th High-Frequency COVID-19 World Bank survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2023, Indonesians continued to grapple with the lingering impacts of the COVID-19 pandemic despite government measures introduced in 2020 to mitigate its effects. This study analyzed key factors affecting employment, food security, healthcare access, and education during the post-pandemic period in Indonesia, using data from the 8th Indonesian World Bank COVID-19 High-Frequency Survey (March–April 2023). The survey included 9751 adults (aged over 18 years) and 4,131 children (aged 5–18 years). Logistic regression was employed to identify determinants of employment, food security, healthcare access, and educational opportunities, with all statistical analyses conducted using IBM SPSS Statistics Version 29.0.2.0. Among adults, 49.5% were male, 28.2% lived on Java Island, and 61.4% resided in urban areas. Employment rates remained high at 84%, with 45.1% working as employees. Logistic regression analysis indicated that males had higher odds of being employed (AOR = 1.159, 95% CI: 1.158–1.160) but also faced slightly higher odds of experiencing food shortages (AOR = 1.043, 95% CI: 1.042–1.044). Employees, while more likely to encounter food shortages, also demonstrated greater odds of utilizing healthcare services, including regular check-ups (AOR = 1.094, 95% CI: 1.093–1.095), COVID-19 vaccinations (AOR = 1.759, 95% CI: 1.756–1.761), and telehealth services (AOR = 1.432, 95% CI: 1.428–1.437). Among children, 92.3% were enrolled in school, though 17.1% reported academic difficulties associated with sex, education level, region, location, online learning, study support at home, and parental employment sector (p < 0.05). Indonesia has made significant progress through programs such as the National Economic Recovery Program (PEN) and digital transformation initiatives, demonstrating adaptability and providing valuable models for similar contexts. However, improving the accuracy of social assistance databases and strengthening digital infrastructure for healthcare and education remain essential to ensure equitable outcomes and enhance resilience to future crises.
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.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle