Interaction between Health and Financial Status on Coping Behaviors during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The year 2022 started with protests against COVID-19 restrictions throughout North America. These events manifest the fact that some segments of the population are not compliant with the preventive measures of COVID-19, and the reasons of the disobedience against public health regulation remain unclear. The current paper examined the joint effect of financial and health status on people's likelihood of pursuing active coping efforts (i.e., following preventive measures) and giving up coping with the COVID-19 pandemic. METHOD: = 3834) in May 2020. RESULTS: Our results showed that people with low financial status were less likely to manifest active coping behavior and more likely to give up coping with the pandemic. People's self-confidence in coping with the pandemic mediated this effect. We showed that one's health status could interact with their financial status in a way that healthy people with low financial status would have less confidence in their coping abilities and thus become less likely to pursue active coping efforts and more likely to give up coping with the pandemic. CONCLUSIONS: Our results call for policymakers to find more effective solutions for noncompliant groups so that they can abide by the general guidelines in the COVID-19 context and other social crises that may emerge in the future. We suggest that governments should concentrate their support efforts on healthy populations of low financial segments to prevent COVID-19 and other infectious diseases in the future from spreading further.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».