Mixed-methods study of university students’ perceptions of COVID-19 and media consumption from March 2020 –April 2022
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal mixed-methods research is necessary to understand the changing dynamics of pandemic perceptions, the adoption of health behaviours, and use of media during a public health emergency. During the first two years of the COVID-19 pandemic, we used a mixed-methods approach to survey young adults attending a large Canadian public university. Six online convenience survey samples were collected (Spring 2020, Summer 2020, Fall 2020, Spring 2021, Fall 2021, Spring 2022) (n = 4932) and 110 semi-structured interviews were conducted. Female gender was associated with higher perceptions of severity, susceptibility, and the adoption of new health behaviours. Perceptions of severity and anxiety/fear about contracting COVID-19 after reading/hearing a news report decreased overall over time, while perceptions of susceptibility increased through time overall. Social media was the most used form of media and was the form of media that participants judged to make them feel most anxious/fearful about contracting COVID-19. Those who felt anxious after hearing a COVID-19 news report were 8.43 times more likely to judge COVID-19 as severe and 2.07 times more likely to judge their own susceptibility as high. Interviews revealed perceptions of information overload, passive information intake, and a narrowed geographical focus over time. The decrease in judgements of COVID-19 severity with the accompanying increase in judgements of susceptibility over the first two years of the pandemic demonstrate the dynamics of changing pandemic attitudes. Health communication efforts targeting university students in future major health events need to consider these shifting dynamics and ensure that health information distributed via social media meets the needs of university students.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».