La pandémie évolue, les comportements sanitaires de la population canadienne aussi
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de la COVID-19 a causé des bouleversements considérables, altérant nos vies, les systèmes de santé et les dynamiques sociales mondiales. Cette crise, qualifiée de changement social dramatique, a remodelé les comportements sociétaux en introduisant des mesures préventives telles que la distanciation sociale et rester à la maison. Le respect de ces mesures s'est révélé crucial pour rétablir un équilibre social, suscitant l'intérêt des chercheurs pour évaluer l'adhésion de la population. Deux approches distinctes émergent dans la littérature pour étudier cette adhésion : une statique et une dynamique. L’approche dynamique est favorisée à l’approche statique puisqu’elle permet de cerner l’effet du temps et les transitions entre différentes périodes d’une pandémie (du durcissement à l’assouplissement des mesures). Les premières études dynamiques sur le sujet se sont concentrées seulement sur l’effet du temps, négligeant ainsi l’autre aspect central de cette: l'effet transitoire entre états sociétaux. Par ailleurs, un autre pan de la littérature s’est intéressé aux prédicteurs d’adhésion aux mesures préventives. De nombreux prédicteurs ont été identifiés, mais leur relation avec l’adhésion aux mesures préventives reste inconsistante, affectant la reproductibilité des résultats. Ce mémoire a donc pour premier objectif d’étudier leur relation avec des prédicteurs individuels et sociaux, et ensuite de comprendre simultanément l’effet du temps et de transition entre états sociétaux sur les mécanismes d’adoption et de maintien d’un comportement en contexte de changement social dramatique et ensuite d’étudier leur relation avec des prédicteurs individuels et sociaux. Le premier article du mémoire, sous forme d’examen de la portée, a identifié 136 études éligibles selon les critères d’inclusion et a retenu 52 prédicteurs au total. Parmi tous les prédicteurs identifiés, l’adaptation, l'auto-efficacité perçue, la confiance dans la science et le contact avec un cas COVID-19 présentaient des niveaux de cohérence élevée en lien avec l’adhésion aux mesures préventives. Les prédicteurs sociodémographiques n’ont pas rapporté des résultats concluants, limitant leur reproductibilité. Ensuite, des analyses de trajectoires jointes réalisées avec 1984 participants durant la première vague de la pandémie ont identifié des patrons longitudinaux d’adhésion distincts pour les mesures de distanciation sociale et de rester à la maison. Trois trajectoires distinctes d’adhésion ont été mises en évidence pour les périodes de mesures obligatoires et d’assouplissement de mesures: "Faible et constant" ("Faible et décroissant" pendant la période des mesures de levée), "Élevé et décroissant", et "Élevé et constant". L'étude des mouvements de transition entre les trajectoires a révélé principalement la présence d'une stabilité dans l'appartenance aux trajectoires, entre 85,83% et 90,44% pour la distanciation sociale et entre 80,68% et 87,71% pour le maintien à domicile. L'analyse des trajectoires jointes a également révélé un mouvement descendant à partir des groupes de conformité les plus élevés, 174 Canadiens passant à une trajectoire de conformité plus faible en matière de distanciation sociale et 195 à une trajectoire de conformité plus faible en matière de maintien à domicile. Une analyse plus poussée a montré que la littératie en santé prédisait de façon constante l'appartenance à une trajectoire pour les mesures de distanciation sociale et de rester à la maison, tandis que la perception des normes sociales provinciales et la confiance dans la science ont prédit modérément des mouvements de transition entre les trajectoires. Enfin, les implications théoriques, méthodologiques et pratiques sont discutées.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».