A multiple behaviour temporal network analysis for health behaviours during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to examine the temporal dynamics of health behaviours (e.g., physical activity, alcohol consumption) and pandemic related health behaviours (e.g., hand washing, physical distancing) using network psychometrics. Methods: This hypothesis-generating analysis used temporal network models to fit temporal net-works, contemporaneous networks, and between-subject networks from items within the International COVID-19 Awareness and Responses Evaluation (iCARE) survey. The iCARE study is a multi-wave observational cohort study of public awareness, attitudes, and responses to public health policies implemented to reduce the spread of COVID-19 on people around the world. Results: Descriptive statistics revealed that over six months, adherence to mask wearing, social distancing, hand washing, physical activity, and alcohol consumption remained generally stable. People reported a decrease in healthy diet before this be-haviour returned to pre-pandemic levels. Between February and May respondents to the iCARE survey also reported smoking cigarettes, using recreational drugs, and vaping ‘a lot more’ since the start of the pandemic; however, this pattern reversed abruptly from May to July with most participants reporting they engage in these behaviours ‘a lot less’ than be-fore the pandemic or ‘not at all’. Temporal associations were observed between physical activity and health eating, and a bi-directional relationship was evident between outdoor mask use and vaping. A contemporaneous network revealed associations between vice behaviours (drugs, vaping, cigarettes, and alcohol), and within person associations between drug use, physical activity, and healthy eating. Conclusions: The application of temporal network analysis to the study of multiple health behaviours is well suited to address key re-search questions in the field such as ‘how to multiple health behaviours co-vary with one another over time’. Future research employing intensive time series data and measuring affective and cognitive mediators of behaviour, in addition to health behaviours, has the potential to contribute valuable hypothesis generating insights to the basic science of multiple health behaviour research.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».