International assessment of the link between COVID-19 related attitudes, concerns and behaviours in relation to public health policies: optimising policy strategies to improve health, economic and quality of life outcomes (the iCARE Study)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the context of a highly contagious virus with only recently approved vaccines and no cure, the key to slowing the spread of the COVID-19 disease and successfully transitioning through the phases of the pandemic, including vaccine uptake, is public adherence to rapidly evolving behaviour-based public health policies. The overall objective of the iCARE Study is to assess public awareness, attitudes, concerns and behavioural responses to COVID-19 public health policies, and their impacts, on people around the world and to link behavioural survey data with policy, mobility and case data to provide behavioural science, data-driven recommendations to governments on how to optimise current policy strategies to reduce the impact of the COVID-19 pandemic. METHODS AND ANALYSES: The iCARE study (www.icarestudy.com) uses a multiple cross-sectional survey design to capture self-reported information on a variety of COVID-19 related variables from individuals around the globe. Survey data are captured using two data capture methods: convenience and representative sampling. These data are then linked to open access data for policies, cases and population movement. ETHICS AND DISSEMINATION: The primary ethical approval was obtained from the coordinating site, the Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux du Nord-de-l'Île-de-Montréal (REB#: 2020-2099/03-25-2020). This study will provide high-quality, accelerated and real-time evidence to help us understand the effectiveness of evolving country-level policies and communication strategies to reduce the spread of the COVID-19. Due to the urgency of the pandemic, results will be disseminated in a variety of ways, including policy briefs, social media posts, press releases and through regular scientific methods.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».