Application of the protection motivation theory in predicting wild mushroom consumption among university students in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wild mushroom poisoning represents a significant public health challenge in China, with the highest mortality rate globally. Despite extensive prevention campaigns, consumption behaviors persist, particularly among university students who may be influenced by social media and peer pressure. OBJECTIVE: This study applied Protection Motivation Theory (PMT) to investigate psychological factors influencing wild mushroom consumption intentions among Chinese university students and identify key predictors for targeted intervention development. METHODS: A cross-sectional survey was conducted among 216 Chinese university students. The PMT model included threat appraisal (perceived severity, susceptibility, benefits, costs) and coping appraisal (response efficacy, self-efficacy, response costs). Behavioral intention was assessed through scenario-based consumption likelihood measures. Structural equation modeling was used to test the theoretical model. RESULTS: The PMT model demonstrated good fit (χ²/df = 2.14, CFI = 0.94, TLI = 0.92, RMSEA = 0.073, SRMR = 0.065) and explained 42.3% of the variance in wild mushroom consumption intentions (R² = 0.423, 95% CI [0.35, 0.49]). Perceived benefits emerged as the strongest positive predictor (β = 0.385, 95% CI [0.27, 0.50], p < 0.001), while self-efficacy was the strongest negative predictor (β = -0.298, 95% CI [-0.42, -0.18], p < 0.001). Traditional threat appraisal components (severity and susceptibility) showed minimal predictive effects. Response costs also significantly predicted consumption intentions (β = 0.156, 95% CI [0.04, 0.27], p < 0.01). CONCLUSIONS: PMT provides a valuable framework for understanding wild mushroom consumption behavior among Chinese university students. The dominance of perceived benefits and self-efficacy as predictors suggests that effective interventions should address positive outcome expectations while building confidence in avoidance behaviors. These findings indicate that effective interventions must move beyond traditional risk communication to address the complex interplay of perceived benefits, self-efficacy, and social factors driving consumption decisions, with implications for developing culturally-tailored, multi-component prevention 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».