10.F. Workshop: Applying behavioral science for public health communication:insights from global COVID-19 initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the context of a highly contagious virus and a global pandemic, the key to slowing the spread of COVID-19 and successfully transitioning through the phases of the pandemic and into ‘life after COVID', is public adherence to the unprecedented and rapidly evolving behaviour-based government policies. From social distancing and mask wearing to greater vaccine uptake, the successful implementation of public health interventions around the world revolves around effective community engagement and health communication initiatives that are essential for encouraging informed decision making, enabling positive behaviour change, and maintaining trust among the public. The current global crisis has placed behavioural science at the forefront of multidisciplinary pandemic responses and crisis management initiatives on both local and global level. This workshop will build upon the findings from the global research initiative (The International Assessment of COVID-19-related Attitudes, Concerns, Responses and Impacts in Relation to Public Health Policies (iCARE) study), and the authors and panellists will provide insights on how government communication initiatives can be leveraged to incorporate concepts from behavioural sciences in order to improve adherence to preventive behaviours. The structure of the workshop will include two presentations, followed by a panel discussion. In particular, the authors will highlight successful examples and stress the enormous potential of behavioural sciences to improve adherence to public health and government policies at reduced costs. They will aim to increase audience's understanding on theories of behaviour change and complex systems that influence human behaviour, including individual factors, close environment, social, and systems influences. Moreover, they will discuss feasible solutions for strategic use of behaviour change communication in government interventions, including the application of tailored approaches and targeted messaging across a variety of settings to promote the adoption of healthy behaviours and reduce risk taking at the population level. Lastly, the panellists will reflect upon some feasibility issues in a time-sensitive emergency scenario, such as the need for continuous assessment of the drivers of population behaviours and monitoring of communication impacts. Speakers/Panelists Elena Altieri Lead - Behavioural Insights at WHO, Geneva, Switzerland Tanja Kuchenmuller Unit Head Evidence to Policy and Impact, WHO Evidence-informed Policy Network, Geneva, Switzerland Simon L. Bacon Concordia University, MBMC, CIUSSS NIM, Montreal, Canada Kim L. Lavoie University of Quebec at Montreal, MBMC, CIUSSS-NIM, Montreal, Canada Key messages In the context of a global pandemic, application of behavioural science principles into public health communication activities is critical for optimal publics’ adherence to preventive behaviours. Understanding the motivators of engaging in COVID-19 mitigation, within the context of well-defined behavioural theories has had a direct positive impact on several government approaches.
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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 | 0,026 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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 ».