The Fears of Being Infected by the COVID–19 Virus in Canada: A Look At Germophobes, Crowd-Averse, Fearless and Other Population Segments
Notice bibliographique
Résumé
The fear of being infected by the COVID-19 virus is widespread in the Canadian population. This study examined the COVID-19 virus infection fears in a survey sample of 4,200 adult Canadians aged 15 years old and over during the confinement period of June 21-26, 2020 and collected by Statistics Canada. A marketing segmentation analysis was carried out using a roster of 13 perceived health risks items leading to the identification of typical fears and the profiling of five major segments present in the Canadian adult population: "Germophobes" (7%), "Crowd-Averse" (34%), "Fearless" (17%), "Outside "Bubble"-Averse" (18%), and ""Nursing Homes-Averse" (24%). Health risk items included a wide range of preoccupations such as visiting retirement homes, travelling by car or airplane, attending public events, shopping, eating out, seeing doctors and/or participating in sports or gyms. The five population segments were identified using a combination of principal component and k-means cluster statistical analysis. Marketing segmentation is a useful tool for decision makers to categorize population members and, by doing so, facilitate better public campaigns, help design messages, and implement changes that can promote more efficient ways to deal with the various societal consequences of the COVID-19 confinement.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».