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Enregistrement W4289550482 · doi:10.2196/34268

Factors Influencing the Adoption of Voluntary Nonpharmaceutical Interventions to Control COVID-19 in Japan: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4289550482 sur OpenAlexvenueno aff
Makoto Kuroki, Kiyoshi Yamamoto, Shaun Goldfinch

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Psychological interventionResidenceTurnoverBusinessPandemicTracking (education)Control (management)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsPsychologyDemographic economicsMedicinePolitical scienceEconomicsNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trust in government is seen to facilitate crisis management and policy instrument adoption across numerous studies. However, in Japan, public support for government handling of the COVID-19 pandemic and trust in the government is low, yet the adoption of voluntary nondigital nonpharmaceutical interventions (NPIs) is high. This is an important tension this study seeks to unravel. OBJECTIVE: The aim of this study is to understand the antecedents of nondigital NPI and tracking app adoption in the COVID-19 pandemic in Japan. METHODS: A commercial company was contracted to deliver an online survey of 1248 Japanese citizens in December 2020. A quota technique was used to deliver a sample representative in terms of gender, age, residence, income, and education. RESULTS: The adoption of voluntary nondigital NPIs is predicted by confidence in public health scientists and a favoring of infection control over reducing economic and social costs. A novel and unexpected finding is that trust in government does not predict nondigital NPI use. Perceived risk and knowledge of infection did not increase the use of nondigital NPIs. Education and income were not significant factors, although female and older respondents demonstrated greater compliance. For the adoption of a phone tracking app, trust in government is important, as is urban residence, albeit with a lower use of the app compared to nondigital NPIs. CONCLUSIONS: Voluntary compliance in the adoption of nondigital NPIs-if skillfully led by trusted scientific experts and in accord with societal norms-can be effectively achieved. We provide evidence that trust in government is effective in encouraging the use of the Japanese tracking app. Moreover, the technical efficacy of digital initiatives and perceptions of such will unsurprisingly affect citizen support and use of digital tools.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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