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Enregistrement W3164641085 · doi:10.1089/hs.2020.0212

Experiences and Views of Domestic Summer Travelers During the COVID-19 Pandemic: Findings from a National Survey

2021· article· en· W3164641085 sur OpenAlexaboutno aff
Gillian K. SteelFisher, Caitlin L. McMurtry, Hannah L. Caporello, Ericka McGowan, Thomas J. Schafer, Keri M. Lubell, Allison Friedman, Jessica Allen, Caitlin Shockey, Alison Grady, Eran N. Ben‐Porath

Notice bibliographique

RevueHealth Security · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachPandemicSocial distanceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)MedicineSocial mediaDistancingEnvironmental healthBusinessFamily medicineMedical emergencyPsychologyGeographyDiseasePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domestic travel creates a serious risk of spreading COVID-19, including novel strains of the virus. Motivating potential travelers to take precautions is critical, especially for those at higher risk for severe illness. To provide an evidence base for communication efforts, we examined the experiences and views of travelers during the summer of 2020 through a telephone survey of 1,968 US adults, conducted in English and Spanish, July 2 through July 16, 2020. The survey found that more than one-quarter (28%) of adults had traveled domestically in the prior 30 days, most commonly for “vacation” (43%), and less than half wore masks (46%) or practiced social distancing (47%) “all of the time.” Although high-risk adults were significantly less likely to travel than non-high-risk adults (23% vs 31%; P < .001), they were no more likely to take precautions. Many travelers did not wear a mask or practice social distancing because they felt such actions were unnecessary (eg, they were outside or with friends and family). Although a substantial share of travelers (43% to 53%) trusted public health agencies “a great deal” for information about reducing risks while traveling, more travelers (73%) trusted their own healthcare providers. Findings suggest that outreach may be improved by partnering with providers to emphasize the benefits of layering precautions and provide targeted education to high-risk individuals. Messages that are empathetic to the need to reduce stress and convey how precautions can protect loved ones may be particularly resonant after more than a year of pandemic-related restrictions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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