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Enregistrement W4389817357 · doi:10.1038/s44271-023-00046-5

Trust in government moderates the association between fear of COVID-19 as well as empathic concern and preventive behaviour

2023· article· en· W4389817357 sur OpenAlexaff
Arzu Karakulak, Beyza Tepe, Radosveta Dimitrova, Mohamed Abdelrahman, Plamen Akaliyski, Rana Alaseel, Yousuf Abdulqader Alkamali, Azzam Amin, Danny Alonso Lizarzaburu Aguinaga, Андрій Андрес, John Jamir Benzon R. Aruta, Marios Assiotis, Hrant Avanesyan, Norzihan Ayub, Mária Bačíková-Slešková, Raushan Baikanova, Batoul Bakkar, Sunčica Bartoluci, David Benítez, Іванна Боднар, Aidos Bolatov, Judyta Borchet, Ksenija Bosnar, Yunier Broche‐Pérez, Carmen Buzea, Rosalinda Cassibba, Marta Martín Carbonell, Bin‐Bin Chen, Gordana Ristevska Dimitrovska, Alejandra del Carmen Domínguez Espinosa, Wassim Gharz Edine, Nelli Ferenczi, Regina F. Fernandez, Jorge Gaete, Yiqun Gan, Suely Ruiz Giolo, Rúbia Carla Formighieri Giordani, Maria‐Therese Friehs, Shahar Gindi, Biljana Gjoneska, Juan Carlos Godoy, María del Pilar Grazioso, Camellia Hancheva, Given Hapunda, Shogo Hihara, Mohd Saiful Husain, Md. Saiful Islam, Anna Janovská, Nino Javakhishvili, Veljko Jovanović, Russell Sarwar Kabir, Nor Ba’yah Abdul Kadir, Johannes Alfons Karl, Darko Katović, Zhumaly Kauyzbay, Tinka Delakorda Kawashima, Maria Kaźmierczak, Richa Khanna, Meetu Khosla, Martina Klicperová‐Baker, Ana Kozina, Steven Eric Krauss, Rodrigo Landabur, Katharina Lefringhausen, Aleksandra Lewandowska-Walter, Yun-Hsia Liang, Ana Makashvili, Sadia Malik, Denisse Manrique‐Millones, Stefanos Mastrotheodoros, Breeda McGrath, Enkeleint A. Mechili, Marinés Mejía, Samson Mhizha, Justyna Michałek-Kwiecień, Diana Miconi, Fatema Mohsen, Rodrigo Moreta‐Herrera, Camila Mühl, M.D. Muradyan, Pasquale Musso, Andrej Naterer, Arash Nemat, Félix Neto, Joana Neto, Luz Marina Alonso Palacio, Hassan Okati‐Aliabad, Carlos Iván Orellana, Ligia Orellana, Sushanta Kumar Mishra, Joonha Park, Юлія Павлова, Eddy Peralta, Petro Petrytsa, Saša Pišot, Franjo Prot, José Miguel Rasia, Rita M. Rivera, Benedicta Prihatin Dwi Riyanti, Adil Samekin, Seĭsembekov Tz, Danielius Serapinas, Fabiola Silletti, Prerna Sharma, Shanu Shukla, Katarzyna Skrzypińska, Iva Poláčková Šolcová, Olga Solomontos‐Kountouri, Adrian Stanciu, Delia Ștefenel, Lorena Cecilia López Steinmetz, Maria Stogianni, Jaimee Stuart, Laura Francisca Sudarnoto, Kazumi Sugimura, Sadia Sultana, Angela Oktavia Suryani, Ergyul Tair, Lucy Tavitian-Elmadjan, Luciana Dutra Thomé, Fitim Uka, Rasa Pilkauskaitė Valickienė, Brett R. Walter, Guilherme Welter Wendt, Pei‐Jung Yang, Ebrar Yıldırım, Yue Yu, María Ángela Mattar Yunes, Milene Zanoni da Silva, Maksim Rudnev

Notice bibliographique

RevueCommunications Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversidad Cooperativa de ​Colo​mb​iaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean Commission
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Association (psychology)PsychologyGovernment (linguistics)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)EmpathyClinical psychologySocial psychologyMedicinePsychotherapistVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the COVID-19 pandemic, behavioural scientists aimed to illuminate reasons why people comply with (or not) large-scale cooperative activities. Here we investigated the motives that underlie support for COVID-19 preventive behaviours in a sample of 12,758 individuals from 34 countries. We hypothesized that the associations of empathic prosocial concern and fear of disease with support towards preventive COVID-19 behaviours would be moderated by trust in the government. Results suggest that the association between fear of disease and support for COVID-19 preventive behaviours was strongest when trust in the government was weak (both at individual- and country-level). Conversely, the association with empathic prosocial concern was strongest when trust in the government was high, but this moderation was only found at individual-level scores of governmental trust. We discuss how motivations may be shaped by socio-cultural context, and outline how findings may contribute to a better understanding of collective action during global crises.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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