What motivates individuals to share information with governments when adopting health technologies during the COVID-19 pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While digital governance has been adopted by governments around the world to assist in the management of the COVID-19 pandemic, the effectiveness of its implementation relies on the collection and use of personal information. This study examines the willingness of individuals to engage in information-sharing with governments when adopting health technologies during the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were obtained from a cross-sectional survey of 4,800 individuals drawn from 16 cities in China in 2021. Tobit regression models were used to assess the impacts of an array of determinants on an individual's willingness to share information with governments when adopting health technologies. RESULTS: Individuals who perceived a higher level of helpfulness, risk, expectations from others, weariness toward privacy issues, and were sensitive to positive outcomes were more willing to share information with governments when adopting health technologies during the COVID-19 pandemic. Across all the subgroups, self-efficacy only reduced the willingness to share information with governments for individuals who spent more than seven hours per day online. The negative impacts of being sensitive to negative outcomes on the willingness to share information were only found among females and the less educated group. CONCLUSIONS: This study revealed the seemingly paradoxical behavior of individuals who perceived high risks of sharing information and a sense of fatigue toward privacy issues yet continued to be willing to share their information with their governments when adopting health technologies during the COVID-19 pandemic. This work highlighted significant differential motivations for sharing information with governments when using health technologies during a pandemic. Tailored policies that resonate with population sub-groups were suggested to be proposed to facilitate crisis management in future situations.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».