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Enregistrement W6976685835 · doi:10.60692/3neht-pft38

Empathy, Fear of Disease and Support for COVID-19 Containment Behaviors: Evidence from 34 Countries on the Moderating Role of Governmental Trust

2023· article· en· W6976685835 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationProsocial behaviorAssociation (psychology)EmpathyGovernment (linguistics)Action (physics)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study investigated the motives that underlie support for COVID-19 preventive behaviorsin a large, cross-cultural sample of 12,758 individuals from 34 countries. We hypothesized that the associations of empathic prosocial concern and fear of disease, with support towards preventive COVID-19 behaviors would be moderated by the individual-level and country-level trust in the government. Results suggest that the association between fear of disease and support for COVID-19 preventive behaviors was strongest when trust in the government was weak (both at individual and country-level). Conversely, the association with empathic prosocial concern was strongest when trust was high, but this moderation was only found at individual-level scores of governmental trust. We discuss how both fear and empathy motivations to support preventive COVID-19 behaviors may be shaped by socio-cultural context, and outline how the present findings may contribute to a better understanding of collective action during global crises.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,194

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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