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Enregistrement W3196129070 · doi:10.24095/hpcdp.41.12.03f

Adoption de mesures préventives contre la COVID-19 par les adolescents au cours des premiers mois de la pandémie : Qu’est-ce qui a mené à l’adoption rapide?

2021· article· fr· W3196129070 sur OpenAlexaffvenueabout
Claude Bacque Dion, Richard E. Bélanger, Scott T. Leatherdale, Slim Haddad

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhysicsPolitical sciencePhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La présente étude avait pour objectifs d’explorer dans quelle mesure les adolescents ont adopté des mesures préventives contre la COVID-19 au cours des premiers mois de la pandémie et de comprendre leur adoption par l’examen de facteurs indépendants liés à l’adoption et par la détermination de la puissance de ces facteurs, en particulier parmi les sous-groupes qui ne sont pas censés être les premiers à adopter de telles mesures. Méthodes Les analyses portent sur des données recueillies au printemps 2020 auprès de 29 écoles secondaires de l’est du Québec qui ont participé à l’étude COMPASS. Les participants (n = 6 052) ont déclaré eux-mêmes leurs connaissances, leur perception du risque et les pratiques de prévention à adopter dans le contexte de la pandémie de COVID-19. Les données ont été analysées à l’aide de modèles d’équation structurelle fondés sur le sexe et le niveau d’anxiété. Résultats La majorité des répondants ont déclaré avoir adopté les mesures préventives recommandées contre la COVID-19. Les résultats ont montré trois voies menant à l’adoption de ces mesures par les adolescents : les connaissances sur la pandémie, la perception du risque lié à la COVID-19 et, en particulier, les discussions avec les proches au sujet des mesures préventives et de ce qu’il faut faire en cas d’infection. Conclusion Même si la plupart des participants adolescents à cette étude ont semblé se conformer aux mesures préventives contre la COVID-19, des facteurs comme les discussions avec les proches émergent en tant qu’éléments à favoriser pour améliorer l’adoption des mesures préventives par les adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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