Comparing the Standard Rating Scale and the Magnifier Scale for Assessing Risk Perceptions
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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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 | 0,026 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».