The role of user centric measures in the use of non-pharmaceutical interventions (NPIs)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Health authorities have introduced non-pharmaceutical interventions (NPIs) with the aim of reducing the spread of viruses. Against the backdrop of social marketing, normative and utility theories, the purpose of the paper is to examine the relationships between user centric measures such as perceived effectiveness, user satisfaction, and value for effort on intentions to continue to use NPIs. Furthermore, the moderating role of value for effort on user satisfaction and, subsequently, intentions to continue to use NPIs was also considered. Design/methodology/approach A cross-sectional online survey was completed in British Columbia, Canada (N = 287). Analysis was done with partial least squares structural equation modeling. Findings The results show that the relationships between user centric measures are positive and significant on intentions to continue to use NPIs. Furthermore, value for effort moderated the relationship between user satisfaction and intentions to continue to use NPIs – but the relationship was negative. Thus, the higher values of the value for effort construct cause the relationship between user satisfaction and reuse intention to somewhat diminish. Originality/value The results confirm the positive and significant relationships between user centric measures in the context of the use of NPIs and introduce a new understanding of the effect of value for effort on the relationship between user satisfaction and intentions to use NPIs. This enables health officials to better understand how to encourage the use of NPIs.
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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 | 0,036 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».