Determinants of social distancing adherence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Governments and public health authorities across many jurisdictions implemented social (physical) distancing measures to contain the spread of the 2019 novel coronavirus disease (COVID-19). Adherence to these measures is variable and likely influenced by various factors. This study aimed to 1) identify the individual sociodemographic, COVID-19 and social distancing related, and psychological determinants of social distancing adherence, and 2) explore regional differences in social distancing adherence in the United States (U.S.) and English-speaking Canada based on each region's discrepant response to social distancing restrictions. Methods A web-based repeated cross-sectional survey was conducted in 4,942 English-speaking participants from the four most populous U.S. states, specifically New York, California, Texas, and Florida, and Canada ( www.covid19-database.com ). The study was conducted at two timepoints, from May 1 to 5, 2020 (n = 1,019, Canadian participants only) and from July 6 to 10, 2020 (n = 3,923). Separate univariate models were computed for individual sociodemographic, COVID-19 and social distancing related, and psychological determinants of social distancing adherence. To determine the total variance explained, a univariate analysis including all of the determinants was performed. Regional differences in social distancing were compared between the four U.S. states and Canada, and between the U.S. as a whole and Canada. Results Adherence to social distancing was higher in May (mean = 4.4/5.0±0.7) compared to July (mean = 4.3/5.0±0.7) [t(4940) = 6.96, p < 0.001], likely a reflection of relaxing restrictions. There were no regional differences in adherence. Sociodemographic, COVID-19 and social distancing related, and psychological determinants explained 10, 36, and 23% of the variance of social distancing adherence, respectively. Higher perceived seriousness of COVID-19 [β (SE) = 0.39 (0.01), p < 0.001, partial η2 = 0.22], lower risk propensity [β (SE) = −0.15 (0.01), p < 0.001, partial η2 = 0.06], germ aversion [β (SE) = 0.12 (0.01), p < 0.001, partial η2 = 0.03], age [β (SE) = 0.01 (0.00), p < 0.001, partial η2 = 0.02], and greater social support [β (SE) = 0.03 (0.00), p < 0.001, partial η2 = 0.02] had the largest effects on social distancing adherence. Conclusion Public service initiatives to emphasize the serious consequences of infection and targeted interventions toward certain sociodemographic groups, such as younger adults and vulnerable individuals in greater need of social support, may help enhance the public's adherence to social distancing measures during subsequent waves of COVID-19 and future pandemics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».