Regime change and Crisis Management in Tanzania: A Comparative Study on Managing COVID-19 Pandemic in Dar es Salaam.
Notice bibliographique
Résumé
The first quarter of the 21st century has witnessed a number of crises, from terrorism to forced migration, and increased digitalisation to epidemics and pandemics. How will a government manage to effectively control such threats for a sanito-economic and socio-political well-being of its population? This study assessed the ability of democratic governance to control crises; the aim being to determine effective measures to be taken in the fight against such crises like COVID-19 pandemic. Using a comparative analysis, this study scrutinized measures adopted by both, the fifth and sixth Tanzania regimes in the fight against SARS-CoV-2 infections and deaths in Dar es Salaam. A total of 370 respondents from Ilala, Kinondoni, and Ubungo municipalities participated in this study. Also, literature survey and documentary analysis were carried out in order to get informed assumptions and people’s preferences. The research found a correlation between tough measures and effective curbing of COVID-19 pandemic. Further studies are needed to establish a causal relationship between exceptionally tough measures and population safety and well�being in critical situations. \nKeywords: Democratic governance, COVID-19 Pandemic, Tough measures,Population safety
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».