Effective Policy Applications of Psychological Science: Drawing Parallels between COVID-19 and Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, the world continues to face a serious, widespread challenge from the COVID-19 pandemic. Governments and civil society are grappling with unprecedented impacts on healthcare and the economy as well as restrictions of normal social interactions of millions. Still, the climate emergency has not rested. Unless addressed, carbon levels will continue to rise through this pandemic, the development and disbursements of vaccines, and the next pandemic. From a psychological perspective, there are many commonalities between the current COVID-19 pandemic and the ongoing crisis of climate change. This whitepaper begins by summarizing the broad similarities between these two crises. From there, we draw parallels between COVID-19 and climate change across four domains of psychological research. In doing this, we identify evidence-based approaches that policymakers and other key decision-makers can adopt to holistically respond to the two global crises of climate change and public health. We conclude with a broad discussion on the role of psychological science (and other social and behavioral sciences) in policy.
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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 | 0,058 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,058 |
| Communication savante | 0,028 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».