The Relationship between Risk Perception and Risk Definition and Risk-Addressing Behaviour during the Early COVID-19 Stages
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to show the effect of Risk Perception RP and Risk Definition RD on the Risk-Addressing Behaviour RB. To carry out this study secondary data was used from a semi-structured survey administered between February and June 2020, a period during the early stages of the COVID-19 pandemic. The study identified six dimensions of risk perception and thus tested six structural models. Risk perception (ξ RP) is defined as an external latent variable in the study. It is also assumed that the risk perception variable may affect the risk definition variable (η RD). The application software SmartPLS was used to analyse data through exploratory factor analysis and partial least squares structural equation modelling on our research model. To achieve Convergent validity of the structural equation model of partial least squares, three criteria were met. In the study, Discriminant Validity was examined using the Fornell-Larcker criterion and Heterotrain-Monotrait Ratio (HTMT) coefficients. Results reveal that there is no direct relationship between the RB and “religion and beliefs”, the “fear level, the experience”, the “peer influences level” and the “openness”. However, we found a positive relationship between the agreement on “knowledge” and on RB and statistically significant relationships between the agreement on the RD and the agreement on the “religion and beliefs”, the “fear level”, the “experience”, the “knowledge”, the “peer influences level” and the RB. Moreover, there is an indirect relationship when controlling for the agreement on the RD between the agreement on the RB and the agreement on the “fear level”, the “experience”, the “knowledge” and the “peer influences level”. However, there is no relationship between the agreement on the “openness” and the agreement on the RB and a statistically significant but moderate relationship between the agreement on the RD and the agreement on the RB. Although, there seems to be abundant research on RP, so far we have found only a few studies on the influencing factors of RP, as effected by RB and RD, especially in distressed times such as during this current pandemic period of COVID-19. This study adds to body of literature and sheds new light on the interaction between RP, RB and RD in a time of distress. It provides important and original information that may be useful for government agencies, businesses, individuals, and the media when setting policies, governance structures, regulations, procedures and determining how to communicate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».