E-data Utilization on National-Health Service Performance Assessment during Covid-19 in Bangladesh: New Evidence Using Data Envelopment Analysis (DEA) Technique
Notice bibliographique
Résumé
Making the entire world extremely nervous, more than the quarter of a year has gone past since the global breakout of deadly respiratory illness, named Coronavirus Disease-2019 (CoViD-19), over nine million people across the globe have already been infected with more than five percent death rate, and the number is still ascending at a tremendously frightening rate. This study has been driven to identify the adequacy and quality of responses from national health facilities in Bangladesh during this epidemic and discern the stimulates that influence the entire system. With an in-depth exercise of a nonparametric statistical method for proficiency weighting, namely the Data Envelopment Analysis (DEA) technique, the objective of this study of evaluating the thorough response and performance of the Bangladeshi National Health Service has been placed in efforts to be achieved. With the outcome, the method and operation of assessing the effective responsiveness, capability, and appropriate organization of the national health services (NHS) in Bangladesh during the ongoing COVID-19 pandemic have been revealed. It has also been specifically identified that this country’s health system does not possess material mastery on input variables; neither do they have strong dominance over output variables. With a view to minimizing the expenditure, they should have decreased input variables alongside enhancing input resources thoroughly to deal with this pandemic with stringent governance. Direction and limitation of future research endeavors in this area may be indicated by this study. National responses across the globe can also be benchmarked.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».