The flashbulb-like nature of memory for the first COVID-19 case and the impact of the emergency. A cross-national survey
Notice bibliographique
Résumé
Flashbulb memories (FBMs) refer to vivid and long-lasting autobiographical memories for the circumstances in which people learned of a shocking and consequential public event. A cross-national study across eleven countries aimed to investigate FBM formation following the first COVID-19 case news in each country and test the effect of pandemic-related variables on FBM. Participants had detailed memories of the date and others present when they heard the news, and had partially detailed memories of the place, activity, and news source. China had the highest FBM specificity. All countries considered the COVID-19 emergency as highly significant at both the individual and global level. The Classification and Regression Tree Analysis revealed that FBM specificity might be influenced by participants' age, subjective severity (assessment of COVID-19 impact in each country and relative to others), residing in an area with stringent COVID-19 protection measures, and expecting the pandemic effects. Hierarchical regression models demonstrated that age and subjective severity negatively predicted FBM specificity, whereas sex, pandemic impact expectedness, and rehearsal showed positive associations in the total sample. Subjective severity negatively affected FBM specificity in Turkey, whereas pandemic impact expectedness positively influenced FBM specificity in China and negatively in Denmark.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».