The Moderating Effect of COVID-19 Risk Perception on the Relationship Between Empathy and COVID-19 Volunteer Behavior: A Cross-Sectional Study in Jiangsu, China
Notice bibliographique
Résumé
The health system has encountered great challenges since the COVID-19 outbreak, volunteers are urgently needed in every situation during this crisis. The current study aimed to explore the relationship between empathy and COVID-19 volunteer behavior, along with the moderating role of COVID-19 risk perception in the above relationship. The cross-sectional survey was conducted online using Wenjuanxing from February 12th to March 16th, 2021, in Jiangsu, China. A total of 1,486 participants completed the Toronto Empathy COVID-19 volunteer behavior and COVID-19 risk perception questionnaires. The SPSS PROCESS macro was yielded to examine the moderating effect. Simple slopes analysis was conducted to detect the associations between empathy and COVID-19 volunteer behavior at three levels of the COVID-19 risk perception. The Johnson-Neyman (J-N) technique was used to calculate where the moderating effect is significance. Results showed that empathy was positively related with COVID-19 volunteer behavior (β= 0.080, p < 0.001). COVID-19 risk perception played a moderation effect on association between empathy and COVID-19 volunteer behavior (β = −0.005, p < 0.001), the greater the levels of COVID-19 risk perception, the weaker the associations between empathy and COVID-19 volunteer behavior. The J-N test showed the association between empathy and COVID-19 volunteer behavior was no longer significant when values of COVID-19 risk perception was >10.71. Current findings could enlighten researchers and policy makers, that fostering volunteerism among public during crisis situation through arousing more empathy and reducing unnecessary risk perception of the public.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».