Vaccination anxiety when vaccinations are available: The role of existential concerns
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how existential fears are related to COVID-19 vaccination anxiety and followed the Terror Management Theory (TMT) by examining the contribution of two existential concerns, subjective nearness-to-death (SNtD) and death anxiety, to COVID-19 vaccination anxiety during the first month of COVID-19 vaccinations. Data were collected during January 2021, when Israel was in lockdown, from a convenience sample of 381 Jewish Israelis (M = 55.39, SD = 17.17). Participants completed questionnaires examining demographics, SNtD, death anxiety and COVID-19 vaccination anxiety. A hierarchical regression analysis examined the connections between these variables and COVID-19 vaccination anxiety while controlling for demographics and for receiving COVID-19 vaccinations. In line with the hypotheses, SNtD and death anxiety were each positively associated with COVID-19 vaccination anxiety, and death anxiety levels moderated the positive connection between SNtD and COVID-19 vaccination anxiety, as this association was not significant for individuals with low death anxiety. The findings of this study provide preliminary evidence concerning the role of death anxiety in moderating the effect that SNtD has on COVID-19 vaccination anxiety. These findings are in line with the TMT and justify further investigation and may be utilized in future research in order to address COVID-19 vaccination anxiety more effectively.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».