The perceived vulnerability to disease scale: Cross‐cultural measurement invariance and associations with fear of COVID‐19 across 16 countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using cross‐sectional data from N = 4274 young adults across 16 countries during the COVID‐19 pandemic, we examined the cross‐cultural measurement invariance of the perceived vulnerability to disease (PVD) scale and tested the hypothesis that the association between PVD and fear of COVID‐19 is stronger under high disease threat [that is, absence of COVID‐19 vaccination, living in a country with lower Human Development Index (HDI) or higher COVID‐19 mortality]. Results supported a bi‐factor Exploratory Structural Equation Modeling model where items loaded on a global PVD factor, and on the sub‐factors of Perceived Infectability and Germ Aversion . However, cross‐national invariance could only be obtained on the configural level with a reduced version of the PVD scale (PVD‐r), suggesting that the concept of PVD may vary across nations. Moreover, higher PVD‐r was consistently associated with greater fear of COVID‐19 across all levels of disease threat, but this association was especially pronounced among individuals with a COVID‐19 vaccine, and in contexts where COVID‐19 mortality was high. The present research brought clarity into the dimensionality of the PVD measure, discussed its suitability and limitations for cross‐cultural research, and highlighted the pandemic‐related conditions under which higher PVD is most likely to go along with psychologically maladaptive outcomes, such as fear of COVID‐19.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».