Human Cultural Dimensions and Behavior during COVID-19 Can Lead to Policy Resistance and Economic Losses: A Perspective from Game Theory Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent COVID-19 pandemic has caused significant societal impacts. Besides loss of life there were large additional costs incurred by every country including the treatment of patients and costs to implement response plans. The pandemic resulted in major economic disruptions and stalled growth worldwide due to travel bans, lockdowns, social distancing, and non-essential business closures. Public health officials in almost every country implemented and encouraged Nonpharmaceutical Interventions (NPIs) such as contact tracing, social distancing, masks, and isolation. Human behavioral decision-making concerning social isolation was a major hindrance to the success in curbing the pandemic worldwide. In many developing countries individuals’ choices were motivated by the competing risk of losing jobs, and daily income. In this chapter we focus on human behavior concerning social isolation in the context of decision-making during the pandemic. We developed a conceptual framework and deterministic model that integrated evolutionary game theory within our disease transmission model. We illustrate scenarios numerically simulating the model. This study highlights the idea that human behavior is an important component in successful disease control strategies. Economic resilience, especially in low-income countries, can improve public understanding and uptake of NPIs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle