A comparison of First Nations and Non-First Nations Australians’ survey responses to COVID-19 risks and impacts: Implications for health communications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated differences between rural Australian First Nations and non-First Nations survey respondents’ perceptions of COVID-19 related risks; and analysed other variables that could predict an exacerbation of anxiety related to COVID-19 harms. Methods A cross-sectional online and paper survey of rural and regional residents from the western regions of NSW, Australia was conducted. Descriptive and multivariate statistical analyses were used to assess links between First Nations status and other variables. Results There were significant differences between First Nations (n=60) and non-First Nations (n= 639) respondents across all socio-demographic categories. The results reflect a significantly higher level of anxiety among the First Nations Australians in the sample: they felt afraid more often, felt it was highly likely they would catch the virus and if they did catch the virus perceived that it would be very harmful. Living with children under eighteen years of age and in small rural towns were key factors linked to feeling afraid of COVID-19 and First Nations status. Conclusion Health risk communication in pandemic response should include an equitable focus on rural areas, recognising that First Nations Australians are a significant proportion of the rural population with different risk factors and concerns than those of non-First Nations Australians. This principle of First Nations led design is critical to all health policy and planning. Governments globally should include rural areas in planning pandemic responses, recognising that First Nations populations are a significant proportion of the rural population creating syndemic conditions.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».