MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319841753 · doi:10.1002/ejsp.2932

Norms and COVID‐19 health behaviours: A longitudinal investigation of group factors

2023· article· en· W4319841753 sur OpenAlexaff
Haochen Zhou, Diana Cárdenas, Katherine J. Reynolds

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeDistancingPsychologyNeighbourhood (mathematics)Longitudinal studySocial psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SalientDevelopmental psychologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most studies on norms and COVID‐19 have ignored the group‐based and dynamic nature of normative influence where self‐relevant and salient groups might emerge and change along with their impact on health behaviours. The current research seeks to explore these issues using a three‐wave longitudinal design with a representative sample of Australians ( N wave 1 = 3024) where two group sources of potential normative influence (neighbourhood and national groups) and two COVID‐19 health behaviours (physical distancing and hand hygiene) were investigated in May, June/July and September/October 2020. Results indicated that especially from Wave 1 to Wave 2 neighbourhood descriptive norms (rather than national or injunctive norms) had the most impact on health behaviours while controlling for demographic and individual‐level health variables. This demonstrates that groups and associated norms that influence behaviours vary across time. It is concluded that research on norms needs to study which groups matter and when.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Social PsychologyMême sujetSocial and Intergroup PsychologyTravaux en français237 207