To comply or not comply? A latent profile analysis of behaviours and attitudes during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
How and why do people comply with protective behaviours during COVID-19? The emerging literature employs a variable-centered approach, typically using a narrow selection of constructs within a study. This study is the first to adopt a person-centred approach to identify complex patterns of compliance, and holistically examine underlying psychological differences, integrating multiple psychology paradigms and epidemiology. 1575 participants from Australia, US, UK, and Canada indicated their behaviours, attitudes, personality, cognitive/decision-making ability, resilience, adaptability, coping, political and cultural factors, and information consumption during the pandemic's first wave. Using Latent Profile Analysis, two broad groups were identified. The compliant group (90%) reported greater worries, and perceived protective measures as effective, whilst the non-compliant group (about 10%) perceived them as problematic. The non-compliant group were lower on agreeableness and cultural tightness-looseness, but more extraverted, and reactant. They utilised more maladaptive coping strategies, checked/trusted the news less, and used official sources less. Females showed greater compliance than males. By promoting greater appreciation of the complexity of behaviour during COVID-19, this research provides a critical platform to inform future studies, public health policy, and targeted behaviour change interventions during pandemics. The results also challenge age-related stereotypes and assumptions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».