Understanding Decisions to Engage in Public Health Measures (PHMs) during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Widespread compliance with public health measures (PHMs) has been critical to containing the COVID-19 pandemic as well as other infectious diseases. Vaccination, mask-wearing, handwashing, and physical distancing have been among most recommended PHMs for mitigating the impacts of the pandemic. To facilitate development of public health policies and campaigns to encourage compliance with PHMs, it is necessary to gain insight into factors contributing to decisions to engage in the PHMs. The four studies presented in this dissertation are focused on investigating contributions of well-established cognitive biases, delay discounting and intolerance of uncertainty, to individual’s compliance with PHMs during the COVID-19 pandemic. Approximately 7,000 participants from 13 countries were recruited for an online survey between June and August 2021. Participants completed measures of delay discounting, intolerance of uncertainty, demographics, distress level, and PHM compliance. After controlling for demographic and distress variables, delay discounting (tendency to prefer smaller immediate rewards over larger later rewards) was a negative predictor of vaccination, but a positive predictor of physical distancing and handwashing. The participants were invited to complete a follow-up study between July and August 2022 and respond to questions about engagement in protective behaviors, including vaccination status and willingness to receive a booster dose. In the sub-sample of participants who reported receiving at least one main dose of the vaccine (n=2,547), a greater tendency to discount future rewards was associated with reduced willingness to receive a booster dose, after controlling for demographic and distress variables. In the sub-sample of participants who reported no intention to get vaccinated in 2021 (n=251), an age x intolerance of uncertainty interaction predicted the likelihood of change in vaccination status a year later. Younger participants were more likely to change their mind about vaccination compared to older participants, especially if they were high on intolerance of uncertainty. The results of the four studies advance our understanding of health-related decision-making, offering insights into vaccine hesitancy, compliance with PHMs, and the cognitive processes associated with these choices during a pandemic. The implications extend to theoretical models, public health strategies, and interventions aimed at promoting widespread engagement in PHMs.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».