Contextual and psychological factors of mask-wearing among secondary school students: A cross-sectional survey from Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction After the Ontario government withdrew masking regulations, mask-wearing became a personal choice. Many studies have investigated the factors associated with public mask-wearing, but few have explored the knowledge, attitudes, and psychological factors of masking in high school students. Our study aims to fill this gap. Methods In February 2023, a cross-sectional survey was distributed online to Grade 9-12 students in a school located in Toronto. Descriptive statistics, correlation analysis, and logistic regression were performed on the quantitative data, while thematic analysis was used to evaluate the qualitative responses. Results Most of the 62 participants were male with the median age of 16. Approximately half of the respondents reported some frequency of mask-wearing over the past month. Almost all participants claimed to be knowledgeable about COVID-19’s modes of transmission and preventative measures. More participants supported voluntary masking in schools rather than mandated masking. Demographic variables, existing COVID-19 knowledge, and perceived medical benefits were not significantly correlated with masking behaviour. Students who supported voluntary masking were ∼22 times more likely to wear a mask compared to those who held negative attitudes. Participants who felt a high level of perceived barriers were ∼30 times less likely to wear a mask. Mask-wearing individuals cited protection and aesthetic reasons, while the opposition raised arguments about the reduced concern of COVID-19 and downsides of masks. Conclusion Adolescent mask-wearing is significantly impacted by pre-existing attitudes towards masks, while perceived barriers strongly discourage students from wearing masks. Future research should investigate how to best promote positive beliefs regarding mask-wearing to youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».