In the hands of the beholder: Wearing a COVID-19 mask is associated with its attractiveness
Notice bibliographique
Résumé
Protective facial masks reduce the spread of COVID-19 infection and save lives. Yet a substantial number of people have been resistant to wearing them. Considerable effort has been invested in convincing people to put on a mask, if not for their own sake than for those more vulnerable. Social and cognitive psychologists know that use and liking go both ways: people use what they like, and they like what they use. Here we asked whether positive attitudes towards facial masks were higher in those who had been wearing them longer. We asked participants in a diverse sample ( N = 498 from five countries and more than 30 US states) to rate how attractive and emotionally arousing masks and other objects associated with COVID-19 were in comparison to neutral objects, as well as reporting on their mask-wearing habits. To confirm reliability of findings, the experiment was repeated in a subset of participants 8–10 weeks later. The findings show that regular use of protective masks was linked to their positive appraisal, with a higher frequency and a longer history of wearing a mask predicting increased mask attractiveness. These results extended to other COVID-related objects relative to controls. They also provide critical ecological validity for the idea that emotional appraisal of everyday objects is associated with our experience of using them. Practically, they imply that societal measures to encourage mask wearing may have contributed to positive emotional appraisals in those who put them on, whether due to personal choice or societal pressure.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».