Big-5 Personality Traits and their Dynamic and Conditional Effects on COVID-19 Attitudes and Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Much has been learned about who tends to follow public health advice during the COVID-19 pandemic. But there remains important questions about how personality can shape risk perceptions, willingness to engage in protective behaviours, and policy preferences. We use a survey of over 40,000 Canadian adults, fielded between November 2020 and July 2021, to evaluate the associations between Big-5 personality traits and COVID-19 beliefs and behaviours, the stability of these associations as pandemic conditions changed, and the how these traits moderate the effects of left-right ideology and expert trust on these attitudes and behaviours. We find moderate associations between risk perceptions and negative emotionality and agreeableness, and, as well as between each of the Big-5 traits and our respondents’ willingness to take protective behaviours and support government restrictions. These associations are mostly stable over time for protective behaviour, with instability particularly pronounced for lockdown support where agreeableness and conscientiousness diminishing in importance as pandemic conditions improved. We also show that negative emotionality, conscientiousness, and agreeableness reduce differences between the political left and right and between those who do and do not trust experts, while extraversion intensifies these divides. Our work calls for greater attention to how the correlates of COVID-19 attitudes and behaviours may change with an evolving pandemic.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».