Public perceptions during the first wave of the COVID-19 pandemic in Canada: a demographic analysis of self-reported beliefs, behaviors, and information acquisition
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We explored associations between sociodemographic factors and public beliefs, behaviors, and information acquisition related to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) to identify how the experiences of subpopulations in Canada may vary. METHODS: We administered a national online survey through Ipsos Incorporated to adults residing in Canada. Sampling was stratified by population age, sex, and regional distributions. We used descriptive statistics to summarize responses and test for differences based on gender, age, educational attainment, and household income using chi-squared tests, followed by weighted logistic regression. RESULTS: We collected 1996 eligible questionnaires between April 26th and May 1st, 2020. Respondents mean age was 50 years, 51% were women, 56% had a post-secondary degree, and 72% had a household income <$100,000. Our analysis found differences within the four demographic groups, with age effects most acutely evidenced. Respondents 65 years and older were more likely to perceive the pandemic as very serious, less likely to report declines in overall health, and more likely to intend to get vaccinated, compared to 18-29 year olds. Women overall were more likely to report negative outcomes than men, including stress due to the pandemic, and worsening social, mental/emotional, and spiritual health. Respondents 45 and older were more likely to seek and trust information from traditional Canadian news sources, while 18-29 year olds were more likely to seek and trust information on social media; overall, women and respondents with a post-secondary degree were more likely to access and trust online information from public health sites. CONCLUSION: This study found important demographic differences in how adults living in Canada perceived the COVID-19 pandemic, the impacts on their health, and their preferences for information acquisition. Our results highlight the need to consider demographic characteristics in tailoring the format and information medium to improve large scale acceptance and uptake of mitigation and containment measures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».