COVID-19: Belief in Conspiracy Theories and the Need for Quarantine
Notice bibliographique
Résumé
Background. Situations that are characterized by unexpected scenarios, unpredictable developments, and risks to life and health facilitate beliefs in conspiracy theories. These beliefs — together with reliable information, intentional and unintentional misinformation and rumors — determine attitudes toward the situations and ways to overcome them. Objective. To examine the effect of belief in conspiracy theories on the recognition of the need for quarantine during the COVID-19 pandemic; the effect of personality traits on belief in conspiracy theories and on the recognition of the need for quarantine; the relationship of belief in conspiracy theories with assessment of the dangers of COVID-19 and with feelings of hopelessness. Design. The study was conducted over a period when the number of coronavirus cases was growing, during the first three weeks of the lockdown in Russia. The sample included 667 undergraduate and graduate students aged 16–31 (M = 20.44, SD = 2.38); 74.2% of the participants were women. Respondents filled out two online questionnaires. The first related to perceptions about the COVID-19 pandemic; the second was a brief HEXACO inventory. Results. Belief in Conspiracy Theories accounts for 13% of variance in Recognition of the Need for Quarantine; together with Dangers of COVID-19 and Hopelessness, conspiracy beliefs account for more than a quarter of the variance. Personality traits defined in the context of the 6-factor personality model have a small effect on conspiracy beliefs about the coronavirus and on perception of the need for quarantine. Conclusion. Belief in conspiracy theories is associated not only with irrational views of reality, but also with the adoption of ineffective behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».