The psychology of pandemic policy support: unraveling the complex interplay of personal values and value congruence across 20 European countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We explored the roles of personal values and value congruence-the alignment between individual and national values-in predicting public support for pandemic restrictions across 20 European countries. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: We analyzed multinational European survey data (N = 34,356) using Schwartz's values theory and person-environment fit theory. Multilevel polynomial regression was employed to assess the linear and curvilinear effects of personal values on policy support. Multilevel Euclidean similarity analysis and response surface analysis were conducted to evaluate the impact of value congruence and delineate nuanced congruence patterns. RESULTS: Findings revealed that extreme levels of security, conformity, stimulation, hedonism, and achievement values were associated with decreased policy support. Value congruence with security, conformity, and benevolence increased support, while congruence with stimulation, hedonism, and achievement reduced it. High congruence between personal and national social focus values significantly boosted policy support. Extreme mismatches in self-direction values amplified support. Societal power exceeding personal power also increased support. Matched levels of hedonism motivated greater support, while stimulation and achievement value (in)congruence showed little impact. CONCLUSIONS: We highlight the differential effects of personal values and value congruence on public attitudes toward pandemic restrictions. The findings underscore the importance of considering the interplay between individual and societal values when designing and implementing effective pandemic response strategies.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».