Mathematical Model by Using Logistic Regression to Investigate the COVID-19 Pandemic's Impact on Humans
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has precipitated profound psychosocial disturbances and shifts in consumer behavior due to stress, uncertainty, and imposed social distancing measures.Consequently, an investigation was conducted to elucidate the pandemic's impact and inform potential mitigation strategies.A comprehensive online survey was undertaken, involving 239 participants, focusing primarily on vulnerable groups prone to developing Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), anxiety, and depression, such as children, college students, and healthcare workers.In addition, a logistic regression and multiple regression analyses were employed to examine the pandemic's influence on consumer spending behaviors across 12 sectors.Changes in spending constraints were evaluated using a t-test.Results indicated an increased likelihood of PTSD, anxiety, and depression among children, college students, and healthcare workers due to pandemic exposure.Furthermore, five dominant factors were found to significantly influence consumer behavior: availability of essentials, financial security, health concerns, public sentiment, and quality of purchasable goods.This study proposes that, during a pandemic, businesses should adapt their strategies in accordance with changing consumer behaviors to gain valuable market insight, boost sales, and accelerate the introduction of new products to the market.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».