A mixed methods investigation of how young adults in Virginia received, evaluated, and responded to COVID-19 public health messaging
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate how young adults in Virginia received, evaluated, and responded to messages related to the coronavirus/COVID-19, a major disruptor of our time, and to understand how and when these messages influenced behavior. This was a sequential explanatory mixed methods study, including an online survey (quantitative) and virtual focus groups (qualitative). We surveyed a convenience sample of 3,694 Virginia residents by distributing a link to complete the survey online. Only data from18-24 year old adults (n=207) were included in the analysis for this study. Focus group participants were recruited from the survey participants as well as from a college-level introductory health class. Most (83%) young adult respondents reported national science and health organizations as a trusted source for COVID-19 information and over 50% of respondents reported getting information from state/local health departments (72%), healthcare professionals (71%), and online news sources (51%). Focus group participants emphasized social media as an additional major source of COVID-19 information. Focus group data revealed that young adults struggled with deciphering contradictory messaging, had a mix of logical and emotional reasons for deciding whether to adhere to guidelines, had a desire for consistent, fact-based public health messaging at the national level. The findings from this study underscore the importance of consistent, positive public health messaging in a public health crisis.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».