The Impact of Perceived Effectiveness of Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) on Attitude Toward Usage, Behavioral Intentions, and Actual Usage
Notice bibliographique
Résumé
The purpose is to examine the impact of the perceived effectiveness of NPIs (e.g., hand hygiene, respiratory etiquette, face masks) on behavioral intentions, attitudes toward usage, and actual use against the backdrop of the Technology Acceptance Model (TAM). Responses were gathered with a survey instrument from Canadian respondents ( N = 278). PLS-SEM and exploratory factor analysis (EFA) were used as analytical methods. The hypotheses between the key constructs were accepted consistently with TAM. Also, the results show a positive relationship between perceived effectiveness and attitude toward the usage of NPIs. However, the perceived effectiveness did not significantly impact behavioral intentions and actual use of NPIs. A significant indirect relationship was discovered between perceived effectiveness via attitudes on behavioral intentions and the actual use of NPIs. The perceptions of the respondents who perceived the NPIs to be effective and those who did not were quite similar. The current research provides a framework for effectively promoting the relevant behaviors while utilizing the Technology Acceptance Model (TAM) framework. The critical role of attitude toward the use of NPIs is highlighted through the direct impact of perceived effectiveness and the indirect effect of perceived effectiveness on behavioral intentions and actual usage toward the use of NPIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».