Explaining People’s Worry Levels During the Covid-19 Pandemic: An Analysis of Socio-Economic and Cultural Dimensions
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the influence of socio-economic and cultural dimensions (measured at the country level) on what concerns people the most about the Covid-19 pandemic. Based on secondary data, the study considers the opinion of more than 24,000 individuals living in 30 different countries, with national samples weighted to match each country's general population older than 18years of age. A set of linear Bayesian regressions was applied to 10 different types of worries reported for economic, health, and safety domains. Results demonstrate that socio-economic variables and cultural dimensions complement each other in explaining people's concerns about the effect of the Covid-19 pandemic. An overall view of the analysis also reveals that cultural dimensions exceed socio-economic variables in explaining peoples' worries about health and safety domains. Socio-economic variables are slightly more effective in explaining the worries of the economic domain. Among the cultural dimensions, long-term orientation and uncertainty avoidance are the best in explaining people's worries. The higher the score in long-term orientation, the lower the worry levels expressed by the respondents. Likewise, low scores on uncertainty avoidance generate lower levels of worries due to the Covid-19 pandemic. Finally, health worries produce a positive outcome because they explain a significant reduction in the fatality rate.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».