MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134540644 · doi:10.31234/osf.io/y38m9

Using social and behavioural science to support COVID-19 pandemic response

2020· article· en· W3134540644 sur OpenAlexaff
Jay Joseph Van Bavel, Katherine Baicker, Paulo S. Boggio, Valerio Capraro, Aleksandra Cichocka, Molly J. Crockett, Mina Cikara, Alia J. Crum, Karen M. Douglas, James Druckman, John Drury, Oeindrila Dube, Naomi Ellemers, Eli J. Finkel, James H. Fowler, Michele J. Gelfand, Shihui Han, S. Alexander Haslam, Jolanda Jetten, Shinobu Kitayama, Dean Mobbs, Lucy E. Napper, Dominic J. Packer, Gordon Pennycook, Ellen Peters, Richard E. Petty, David G. Rand, Stephen Reicher, Simone Schnall, Azim Shariff, Sandra Sandra Smith, Linda J. Skitka, Cass R. Sunstein, Nassim Tabri, Joshua A. Tucker, Sander van der Linden, Paul A. M. Van Lange, Kim A. Weeden, Michael J. A. Wohl, Jamil Zaki, Sean R. Zion, Robb Willer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coping (psychology)Public healthPsychology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Behavioural sciencesPublic relationsSpecial sectionPolitical scienceSocial psychologySociologySocial scienceMedicineInfectious disease (medical specialty)PsychiatryVirologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic represents a massive global health crisis. Because the crisis requires large-scale behaviour change and places significant psychological burdens on individuals, insights from the social and behavioural sciences can be used to help align human behavior with the recommendations of epidemiologists and public health experts. Here we discuss evidence from a selection of research topics relevant to pandemics, including work on navigating threats, social and cultural influences on behaviour, science communication, moral decision-making, leadership, and stress and coping. In each section, we note the nature and quality of prior research, including uncertainty and unsettled issues. We identify several insights for effective response to the COVID-19 pandemic, and also highlight important gaps researchers should move quickly to fill in the coming weeks and months.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,506
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,051 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations662
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207