Comparing the Standard Rating Scale and the Magnifier Scale for Assessing Risk Perceptions
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
OBJECTIVE: A new risk perception rating scale ("magnifier scale") was recently developed to reduce elevated perceptions of low-probability health events, but little is known about its performance. The authors tested whether the magnifier scale lowers risk perceptions for low-probability (in 0%-1% magnifying glass section of scale) but not high-probability (>1%) events compared to a standard rating scale (SRS). METHOD: In studies 1 (n = 463) and 2 (n = 105), undergraduates completed a survey assessing risk perceptions of high- and low-probability events in a randomized 2 x 2 design: in study 1 using the magnifier scale or SRS, numeric risk information provided or not, and in study 2 using the magnifier scale or SRS, high- or low-probability event. In study 3, hypertension patients at the Philadelphia Veterans Affairs hospital completed a similar survey (n = 222) assessing risk perceptions of 2 self-relevant high-probability events-heart attack and stroke-with the magnifier scale or the SRS. RESULTS: In study 1, when no risk information was provided, risk perceptions for both high- and low-probability events were significantly lower (P < 0.0001) when using the magnifier scale compared to the SRS, but risk perceptions were no different by scale when risk information was provided (interaction term: P = 0.003). In studies 2 and 3, risk perceptions for the high-probability events were significantly lower using the magnifier scale than the SRS (P = 0.015 and P = 0.014, respectively). CONCLUSIONS: The magnifier scale lowered risk perceptions but did so for low- and high-probability events, suggesting that the magnifier scale should not be used for assessments of risk perceptions for high-probability events.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| 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