Parent-for-child mask behavior during the COVID-19 pandemic in Canada and the United States: An investigation of attitudes, norms, and perceived control using the theory of planned behavior
Notice bibliographique
Résumé
Face masks continue to be a necessity until a large proportion of the population, including children, receive immunizations for COVID-19. The aim of this study was to investigate the relationship between parental attitudes and beliefs about masks and parent-for-child mask behavior using the Theory of Planned Behavior. We administered a survey in August 2020 to parents of school-aged children residing in the United States and Canada. Measures included sociodemographic variables for the parent and child, attitudes, norms, perceived control over children’s mask use, intentions and enforcement of mask wearing among children (also titled “parent-for-child mask behavior”). Data were analyzed using structural equation modelling. We collected data from 866 parents and 43.5% had children with pre-existing conditions (e.g., allergies, anxiety, impulsivity, skin sensitivity, asthma) that made extended mask wearing difficult, as per parent’s report. Among the full sample, negative attitudes (β = -0.20, p = .006), norms (β = 0.41, p = .002), and perceived control (β = 0.33, p = .006) predicted intentions. Norms (β = 0.50, p = .004) and intentions (β = 0.28, p = .003) also predicted parent-for-child mask use, while attitudes and perceived control did not. Intentions mediated the associations between attitudes, norms, perceived control, respectively, and mask behavior. Subgroup analyses revealed intentions as the key predictor of parent-for-child mask use among children with pre-conditions and norms as the key predictor among children without pre-conditions (i.e. healthy). Future public health messaging should target parental intentions, attitudes, norms, and perceived control about children’s masks wearing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».