Public perceptions and behavioural responses to the first COVID-19 pandemic wave in Italy: results from the iCARE study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Italy was the first European country to be affected by COVID-19. Considering that many countries are currently battling the second wave of the pandemic, understanding people's perceptions and responses to government policies remain critical for informing on-going mitigation strategies. We assessed attitudes towards COVID-19 policies, levels of adherence to preventive behaviours, and the association between COVID-19 related concerns and adherence levels. METHODS: We recruited a convenience sample of Italian individuals from an international cross-sectional survey (www.icarestudy.com) from 27 March to 5 May 2020. Multivariate regression models were used to test the association between concerns and the adoption of preventive measures. RESULTS: The survey included 1332 participants [female (68%), younger than 25 (57%)] that reported high awareness (over 96%) and perceived importance (88%) of policies. We observed varied levels of adherence to: hand-washing (96%), avoiding social gatherings (96%), self-isolation if suspected or COVID-19 positive (77%). Significantly lower adherence to self-isolation was reported by individuals with current employment. High levels of concerns regarding health of other individuals and country economy were reported. Only health concerns for others were significantly associated with higher adherence to hand-washing behaviour. CONCLUSIONS: In order to inform current/future government strategies, we provide insights about population's responses to the initial pandemic phase in Italy. Communication approaches should consider addressing people's concerns regarding the health of other individuals to motivate adherence to prevention measures. Provision of social and economic support is warranted to avoid unequal impacts of governmental policies and allow effective adherence to self-isolating measures.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».