Adherence to and Motivations for Complying with Public Health Measures Among Adolescents During the Coronavirus Disease (COVID-19) Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public health measures (e.g., minimizing social interactions, social distancing, mask wearing) have been implemented in Canada to reduce the transmission of COVID-19. Given that adolescents may be a high-risk demographic for spreading COVID-19, this study investigated adherence to and motivations for complying with public health measures among youth living in Canada at two points of the COVID-19 pandemic. Methods: Adolescents (N = 1484, 53% female, Mage = 15.73 [SD = 1.41]) completed an online survey in either Summer 2020 (W1; n = 809, 56% female) or Winter 2020/2021 (W2; n = 675, 50% female). Independent sample t-tests investigated differences in adherence across waves and regression analyses examined predictors of adherence. Results: Youth engaged in similar levels of social interactions at W1 and W2. Relative to W1, adolescents reported more mask wearing, but less social distancing at W2. At both waves, social responsibility and not wanting to get sick predicted mask wearing, and social responsibility predicted social distancing. Being concerned with population health predicted adherence to all public health measures at W1, whereas concern with family health predicted adherence to mask wearing and social distancing at W2. Conclusions: Youth engaged in more mask wearing but less social distancing as the pandemic progressed. Social responsibility and not wanting to get sick were consistent predictors of adherence throughout the pandemic. Youth shifted from adhering to public health measures due to concern with population health to concern with family health as the pandemic progressed. These results can inform targeted campaigns to bolster compliance with public health measures among adolescents.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».