Demographics of each sample in Studies 1 and 2.
Notice bibliographique
Résumé
<div><p>Health behaviors that do not effectively prevent disease can negatively impact psychological wellbeing and potentially drain motivations to engage in more effective behavior, potentially creating higher health risk. Despite this, studies linking “moral foundations” (i.e., concerns about harm, fairness, purity, authority, ingroup, and/or liberty) to health behaviors have generally been limited to a narrow range of behaviors, specifically effective ones. We therefore explored the degree to which moral foundations predicted a wider range of not only effective but ineffective (overreactive) preventative behaviors during the COVID-19 pandemic. In Study 1, participants from Canada, the United Kingdom, and the United States reported their engagement in these preventative behaviors and completed a COVID-specific adaptation of the Moral Foundations Questionnaire during the pandemic peak. While differences occurred across countries, authority considerations consistently predicted increased engagement in both effective preventative behaviors but also ineffective overreactions, even when controlling for political ideology. By contrast, purity and liberty considerations reduced intentions to engage in effective behaviors like vaccination but had no effect on ineffective behaviors. Study 2 revealed that the influence of moral foundations on U.S participants’ behavior remained stable 5-months later, after the pandemic peak. These findings demonstrate that the impact of moral foundations on preventative behaviors is similar across a range of western democracies, and that recommendations by authorities can have unexpected consequences in terms of promoting ineffective—and potentially damaging—overreactive behaviors. The findings underscore the importance of moral concerns for the design of health interventions that selectively promote effective preventative behavior.</p></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».