Stigmatization in the context of the COVID-19 pandemic: a survey experiment using attribution theory and the familiarity hypothesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic has created a global health crisis, leading to stigmatization and discriminatory behaviors against people who have contracted or are suspected of having contracted the virus. Yet the causes of stigmatization in the context of COVID-19 remain only partially understood. Using attribution theory, we examine to what extent attributes of a fictitious person affect the formation of stigmatizing attitudes towards this person, and whether suspected COVID-19 infection (vs. flu) intensifies such attitudes. We also use the familiarity hypothesis to explore whether familiarity with COVID-19 reduces stigma and whether it moderates the effect of a COVID-19 infection on stigmatization. Methods We conducted a multifactorial vignette survey experiment (28-design, i.e., NVignettes = 256) in Germany (NRespondents = 4,059) in which we experimentally varied signals and signaling events (i.e., information that may trigger stigma) concerning a fictitious person in the context of COVID-19. We assessed respondents’ cognitive (e.g., blameworthiness) and affective (e.g., anger) responses as well as their discriminatory inclinations (e.g., avoidance) towards the character. Furthermore, we measured different indicators of respondents’ familiarity with COVID-19. Results Results revealed higher levels of stigma towards people who were diagnosed with COVID-19 versus a regular flu. In addition, stigma was higher towards those who were considered responsible for their infection due to irresponsible behavior. Knowing someone who died from a COVID infection increased stigma. While higher self-reported knowledge about COVID-19 was associated with more stigma, higher factual knowledge was associated with less. Conclusion Attribution theory and to a lesser extent the familiarity hypothesis can help better understand stigma in the context of COVID-19. This study provides insights about who is at risk of stigmatization and stigmatizing others in this context. It thereby allows identifying the groups that require more support in accessing healthcare services and suggests that basic, factually oriented public health interventions would be promising for reducing stigma.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle