Physical Spacing and Social Interaction Before the Global Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Subsequent to the arrival of SARS-CoV-2 and emergence of COVID-19, policy to limit the further spread has focused on increasing distance between individuals when interacting, often termed social distancing although physical distancing is more accurate (Das Gupta and Wong in Canadian J Public Health 111:488-489, 2020; Gale in Is 'social distancing' the wrong term? Expert prefers 'physical distancing,' and the WHO agrees. The Washington Post, 2020; Sørensen et al. in Glob Health Promot, 28:5-14, 2021), and limiting the frequency of interaction by limiting/prohibiting non-essential and large-scale social gatherings. This research note focuses on social spacing, defined by distance and interaction, to offer a cross-cultural insight into social distancing and social interactions in the pre-pandemic period. Combining unique data on frequency of contact, religious service attendance and preferred interpersonal spacing in 20 countries, this research note considers variation in the extent to which physical distance was already practiced without official recommendations and underscores notable cross-cultural variation in the extent to which social interaction occurred. Results suggest that policy intervention should emphasize certain behavioral changes based on pre-existing context-specific patterns of interaction and interpersonal spacing rather than a one-size-fits-all approach. This research note is a descriptive first step that allows unique insight into social spacing and contact prior to the spread of SARS-CoV-2. It provides a baseline typology and a reference for future work on the cross-cultural implications of COVID-19 for pre-pandemic socio-cultural practice and vice versa.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».