COVID-19 Stigma and Resource Loss: Predicting Post-Traumatic Stress and Vaccine Support in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Public health officials reported increases in stigma, discrimination, and verbal and physical abuse during the coronavirus (COVID-19) pandemic. This study, conducted in Vietnam, examined how stigma, fear of the virus, self-protective behaviors, and threats to and loss of resources during the pandemic were associated with post-traumatic stress and belief in vaccine effectiveness. Participants were 380 persons (237 women, 129 men, 14 unreported) who completed measures assessing demographics, stigma experienced during the pandemic, resource loss, fear about becoming infected with the virus, self-protective actions to avoid illness, post-traumatic stress, and belief in COVID-19 vaccination effectiveness. Hierarchical multiple regression showed post-traumatic stress was positively associated with COVID-19 stigma personal experience, minimizing the COVID-19 threat, personal characteristic and support resource loss, perceived susceptibility to illness, and fear of COVID-19. Vaccine support was positively associated with age, COVID-19 stigma personal experience, and self-protective behaviors to avoid illness, and negatively associated with number of people known who died due to the virus. The findings support the hypotheses and extend conservation of resources stress theory. The findings underscore the importance of promptly addressing stigma, enhancing public education, and addressing barriers to receiving the vaccine.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».