Willingness to volunteer during an influenza pandemic: perspectives from students and staff at a large Canadian university
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
BACKGROUND: A future influenza pandemic will require greater demand on numerous essential services and a reduced capacity to meet that demand. Recruitment of volunteers is an important issue for pre-pandemic planning. OBJECTIVES: To identify factors and attitudes towards volunteerism in the event of a pandemic of influenza. PARTICIPANTS/METHODS: A 42-item web-questionnaire was administered to all faculty, staff and students at the University of Alberta. Respondents indicated their willingness to volunteer. Responses were dichotomized and logistic regression models were developed to capture the association between willingness to volunteer and (i) demographic and information source variables, (ii) risk perception and general knowledge, and (iii) volunteering attitudes and priority access variables. RESULTS: Many factors predicted willingness to volunteer and several involved interactions with other variables. Individuals who were older, relied on University Health Centre information and who had past volunteerism experience were generally more likely to be willing to volunteer. Those willing to volunteer were more likely to think spread could be prevented by covering mouth when coughing/sneezing, and treatment would include drinking fluids. Those who thought influenza would be treated by antibiotics were less willing to volunteer. Likely volunteers thought that healthcare students should be encouraged to volunteer if there was a healthcare worker shortage. CONCLUSION: This study provides guidance for those who are preparing universities to deal with pandemic influenza. The results suggest factors that might be important in the recruitment of volunteers during an influenza pandemic and these factors might be relevant for other sectors as well.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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