Characterization of non-adopters of COVID-19 non-pharmaceutical interventions through a national cross-sectional survey to assess attitudes and behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of non-pharmaceutical interventions (NPIs) remains critical to curtail the spread of COVID-19. Using self-reported adherence to NPIs in Canada, assessed through a national cross-sectional survey of 4498 respondents, we aimed to identify and characterize non-adopters of NPIs, evaluating their attitudes and behaviours to understand barriers and facilitators of adoption. A cluster analysis was used to group adopters separately from non-adopters of NPIs. Associations with sociodemographic factors, attitudes towards COVID-19 and the public health response were assessed using logistic regression models comparing non-adopters to adopters. Of the 4498 respondents, 994 (22%) were clustered as non-adopters. Sociodemographic factors significantly associated with the non-adoption cluster were: (1) being male, (2) age 18-34 years, (3) Albertans, (4) lower education level and (5) higher conservative political leaning. Participants who expressed low concern for COVID-19 and distrust towards several institutions had greater odds of being non-adopters. This information characterizes individuals at greatest odds for non-adoption of NPIs to inform targeted marketing interventions.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».