The role of user centric measures in the use of non-pharmaceutical interventions (NPIs)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle