Emotions, reasoning, and mental health as predictors of behavior during three phases of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has required people worldwide to adjust their behavior for several months in response to a crisis of rare proportions. Little is known about the specific factors that affected the progression of the public’s reactions during the pandemic. Individual factors associated with pandemic-related behavior in general, and compliance with public health measures in particular, are not firmly established. We undertook a survey of behavior, emotions, reasoning style, and mental health in the province of Quebec at the beginning, the peak, and the aftermath of the first wave of the COVID-19 pandemic. We recruited 530 responders from a convenience sample; 154 responders participated in all three surveys. Emotions were most intense at the beginning of the first wave of the pandemic, not at its peak. Responders’ compliance with three public health measures decreased between the peak and the aftermath of the first wave of the pandemic; however, mask wearing also became more common. Pandemic-related behavior in general, and compliance with public health measures specifically, were predicted by avoidance-related emotions evoked by the pandemic. Approach-related emotions linked to the societal response contributed specifically to the prediction of compliance with public health measures. In contrast, reasoning style and mental health did not as consistently predict behavior during the pandemic. Our research may help inform public health policy during other waves of the COVID-19 pandemic and future global health crises.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».