Adherence to Recommended Preventive Behaviors During the COVID-19 Pandemic: The Role of Empathy and Perceived Health Threat
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coping via empathic responding may play a role in preventive behavior engagement during the COVID-19 pandemic, and unlike trait empathy, is a potentially alterable target for changing health behavior. PURPOSE: Our goal was to examine the role of empathic responding in preventive behavior engagement during the COVID-19 pandemic, independent of trait empathy and perceived threat of COVID-19. METHODS: Participants (N = 2,841) completed a baseline survey early in the pandemic, and a follow-up survey approximately 2 weeks later (M = 13.50 days, SD = 5.61). Preventive health behaviors, including physical distancing and hygiene practices, were assessed at both timepoints. Hierarchical linear regression examined the contributions of trait empathy, perceived threat of COVID-19, and empathic responding at baseline to preventive behaviors at follow-up. RESULTS: Controlling for baseline levels of preventive behaviors and demographic covariates, trait empathy and threat of COVID-19 at baseline were each independently associated with preventive behaviors at follow-up. An interaction between perceived threat and empathic responding indicated that those perceiving high threat of COVID-19 at baseline tended to report engaging in preventive behaviors at follow-up regardless of their levels of empathic responding, whereas for those reporting low levels of perceived threat, higher levels of empathic responding were associated with higher engagement in preventive behavior. CONCLUSIONS: When perceived threat of COVID-19 was low, higher empathic responding was associated with increased engagement in preventive behaviors regardless of trait empathy, suggesting that empathic responding can serve as an actionable target for intervention to promote preventive behavior during the pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».