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Enregistrement W4386379525 · doi:10.31234/osf.io/8bfxz

Conspiracies and contagion: COVID-19 related beliefs and associated mental health symptomatology

2023· preprint· en· W4386379525 sur OpenAlexaboutno aff
Fernanda Pérez-Gay Juárez, Elizaveta Solomonova, Emma Nephtali, Ian Gold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyDenialAnxietyMental healthClinical psychologyWorryPsychiatryIdeationDepression (economics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSomatizationMedicineDiseasePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic brought about unique challenges, leading to a simultaneous decline in global mental well-being and an increase in perceived social threats. The present study explores the interplay between COVID-19 beliefs and mental health symptoms in a multinational sample of 1500 individuals primarily from Canada, the US and Mexico. Between May 2020 and February 2021, participants completed an online survey assessing somatic symptoms, anxiety, depression, alexithymia and psychotic-like symptoms, along with the newly developed COVID-19 beliefs questionnaire (CBQ). The CBQ consisted of a series of statements corresponding to different beliefs about the origins and effects of the virus and it revealed two dimensions through Exploratory Factor Analysis: Fear of contagion of COVID-19 and COVID-19 denial/conspiratorial ideation.Correlation analyses and linear regressions revealed a negative correlation between these two belief patterns as well their distinct associations with mental health symptoms. Fear of contagion was positively predicted by somatic symptoms and anxiety. In contrast, COVID-19 denial/conspiratorial ideation was positively predicted by positive psychotic-like experiences, alexithymia, and depression, and negatively predicted by negative psychotic-like symptoms. Furthermore, the relationship between positive psychotic-like symptoms and CI was mediated negatively by negative psychotic-like symptoms, suggesting that individuals with higher self-reported delusional ideation and bizarre experiences but lower avolition during the pandemic were the most likely to endorse COVID-19 related conspiracy theories. We provide an interpretation of these results according to which these two profiles represent distinct doxastic threat responses, shaped by the interaction between the non-specific pandemic distress response and individual proneness to mental health symptomatology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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