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Enregistrement W4410387294 · doi:10.59297/gxq2ym75

Exploring the Interplay Between Threat Appraisal, Efficacy Appraisal, and Behavior Change During a “Once-in-a-Lifetime” Storm

2025· article· en· W4410387294 sur OpenAlexaboutno aff
Amber Silver, Theodore Wilson, Brandon Behlendorf

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International ISCRAM Conference · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeath Anxiety and Social Exclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormCritical appraisalPsychologyApplied psychologyGeographyMedicineMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2022, Hurricane Fiona made landfall in Atlantic Canada, causing widespread destruction across the region. The storm provided the opportunity to test the Extended Parallel Process Model (EPPM), which predicts that warning messages influence threat appraisal and efficacy appraisal, and in turn influence whether individuals engage in fear control processes or danger-control processes. To do so, a questionnaire was disseminated to residents of Atlantic Canada (n=582) approximately two weeks after the storm. The results find that respondents generally fell in one of two protective action classes: low protective action and high protective action. Efficacy appraisal had no effect on whether or which actions respondents took during the storm. In contrast, anxiety and information seeking were both found to be significant. The results seemingly contradict previous research on fear appeals guided by the EPPM. In our conclusion, we speculate on why this may be and recommend several opportunities for future research.

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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,584

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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