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Enregistrement W3095909294 · doi:10.1037/cbs0000245

Nudging to increase hand hygiene during the COVID-19 pandemic: A field experiment.

2020· article· en· W3095909294 sur OpenAlexvenueno aff
Robert J. Weijers, Björn B. de Koning

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPsychology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HygieneField (mathematics)VirologyMedicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has made a significant impact on citizens all around the world. In order to prevent the spread of the virus, one of the most important measures is practicing hand hygiene. We see nudging, a technique from behavioural economics, as a possible way to increase hand hygiene without relying on mandatory measures. In this field experiment, we test two nudge types that previously have been applied successfully, a salience nudge and a gain frame nudge, in a new context (i.e., shopping street). Four hundred nineteen shoppers were observed during a counterbalanced experiment in three stores, where a disinfectant dispenser was accompanied by a salience nudge, gain frame nudge, or no nudge. Data on dispenser usage was analysed using mixed models to account for groups entering the store. When compared to the control condition, no significant effect of either nudge on participants using the disinfectant was found. This could be caused by the increased attention for hand hygiene during COVID-19, because the baseline for practicing hand hygiene in our study was much higher than that in previous pre-COVID-19 studies. Alternatively, it is possible that shoppers already disinfected their hands before leaving the house, as advised by the government. Our results suggest that stores, and governments, should look for other measures than the tested nudges to improve hand hygiene in the shopping street during the COVID-19 pandemic, either combining different nudges and/or using less subtle methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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