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Enregistrement W4391910789 · doi:10.1038/s41467-024-44999-5

Changes in social norms during the early stages of the COVID-19 pandemic across 43 countries

2024· article· en· W4391910789 sur OpenAlexaff
Giulia Andrighetto, Áron Székely, Andrea Guido, Michele J. Gelfand, Jered Abernathy, Gizem Arıkan, Zeynep Aycan, Shweta Bankar, Davide Barrera, Dana Basnight-Brown, Anabel Belaus, Elizaveta Berezina, Sheyla Blumen, Paweł Boski, Huyen Thi Thu Bui, Juan-Camilo Cárdenas, Đorđe Čekrlija, Mícheál de Barra, Piyanjali de Zoysa, Angela Rachael Dorrough, Jan B. Engelmann, Hyun Euh, Susann Fiedler, Olivia Foster‐Gimbel, Gonçalo Freitas, Márta Fülöp, Ragna B. Garðarsdóttir, Colin Mathew Hugues D. Gill, Andreas Glöckner, Sylvie Graf, Ani Grigoryan, Katarzyna Growiec, Hirofumi Hashimoto, Tim Hopthrow, Martina Hřebı́čková, Hirotaka Imada, Yoshio Kamijo, Hansika Kapoor, Yoshihisa Kashima, Narine Khachatryan, Natalia Kharchenko, Diana Marcela León, Lisa M. Leslie, Yang Li, Kadi Liik, Marco Tullio Liuzza, Angela T. Maitner, Pavan Mamidi, Michele McArdle, Imed Medhioub, Maria Luísa Mendes Teixeira, Sari Mentser, Francisco J. Morales, Jayanth Narayanan, Kohei Nitta, Ravit Nussinson, Nneoma G. Onyedire, Ike E. Onyishi, Evgeny Osin, Seniha Özden, Penny Panagiotopoulou, Oleksandr Pereverziev, Lorena R. Pérez-Floriano, Anna‐Maija Pirttilä‐Backman, Marianna Pogosyan, Jana L. Raver, Cecilia Reyna, Ricardo Borges Rodrigues, Sara Romanò, Pedro Romero, Inari Sakki, Ángel Sánchez, Sara Sherbaji, Brent Simpson, Lorenzo Spadoni, Eftychia Stamkou, Giovanni A. Travaglino, Paul A. M. Van Lange, Fiona Fira Winata, Rizqy Amelia Zein, Qingpeng Zhang, Kimmo Eriksson

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónVetenskapsrådetNational Research University Higher School of EconomicsEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and InnovationAkademie Věd České RepublikyNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapGrantová Agentura České RepublikyHungarian Scientific Research FundNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalEuropean Regional Development FundEuropean CommissionArmy Research OfficeKnut och Alice Wallenbergs Stiftelse
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Norm (philosophy)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)EnforcementSocial psychologySocial distancePsychologyPolitical scienceDevelopment economicsDiseaseInfectious disease (medical specialty)BiologyMedicineVirologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of COVID-19 dramatically changed social behavior across societies and contexts. Here we study whether social norms also changed. Specifically, we study this question for cultural tightness (the degree to which societies generally have strong norms), specific social norms (e.g. stealing, hand washing), and norms about enforcement, using survey data from 30,431 respondents in 43 countries recorded before and in the early stages following the emergence of COVID-19. Using variation in disease intensity, we shed light on the mechanisms predicting changes in social norm measures. We find evidence that, after the emergence of the COVID-19 pandemic, hand washing norms increased while tightness and punishing frequency slightly decreased but observe no evidence for a robust change in most other norms. Thus, at least in the short term, our findings suggest that cultures are largely stable to pandemic threats except in those norms, hand washing in this case, that are perceived to be directly relevant to dealing with the collective threat.

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)0,000
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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