Rumour type matters: The effect of different types of rumours on coping, subjective well‐being, and interpersonal trust during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Rumours circulated quickly online and offline during the COVID-19 pandemic, but empirical research on the subject is limited. Combining qualitative (Study 1, content analysis was conducted on 2344 actual rumours extracted from a rumour-refuting website) and quantitative methods (Study 2, a three-wave study with 10-day intervals), the current study suggests that (1) rumours during the pandemic can be categorised into three types, that is, wish, dread, and aggression rumours, and (2) exposure to different types of rumours is associated with coping consequences, subjective well-being (comprising positive affect, negative affect, and life satisfaction), and interpersonal trust in different ways. Generally, wish rumours seem benign, while dread and aggression rumours are malicious. Specifically, wish rumours are believed to assist coping and to be positively associated with positive affect and interpersonal trust. In contrast, dread rumours are believed not to assist coping and to be marginally significantly and positively associated with negative affect and negatively associated with interpersonal trust. Meanwhile, aggression rumours are believed not to assist coping and are marginally significantly and positively associated with negative affect. All other relationships are nonsignificant. The results of the current study will help national governments and international agencies design and evaluate rumour control strategies and policies.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».