Threat appraisal, self-efficacy, and risk information seeking: a study on the behavior of not eating wild mushrooms in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We applied and extended the Protection Motivation Theory to investigate the predictive factors of not eating wild mushrooms to find ways to prevent food poisoning accidents. METHODS: A total of 322 residents from poisoning risk areas in China completed a self-administered questionnaire based on Protection Motivation Theory, assessing perceived susceptibility, rewards, self-efficacy, and risk information seeking. Data were analyzed using the partial least squares method. RESULTS: Perceived susceptibility (β = 0.221, P < 0.001), self-efficacy (β = 0.194, P < 0.001), and risk information seeking (β = 0.245, P < 0.001) were positively correlated with the intention of not eating wild mushrooms. In contrast, intrinsic rewards (β=-0.168, P = 0.039) were negatively correlated with the intention of not eating wild mushrooms. CONCLUSION: Perceptual susceptibility, intrinsic rewards, self-efficacy, and risk information seeking to predict the behavioral intention of not eating wild mushrooms. The results of this study support the theory of protection motivation and its extended applicability, providing evidence that public health crises can promote changes in resident behavior related to food safety.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».