Do Empathy, Prosociality, and Cultural Orientation Among Age and Gender Cohorts Predict Covid-19 Vaccine Status?
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
Past research has found that psychological factors and dimensions of cultural orientation can be salient predictors of general as well as Covid-19-specific vaccine hesitancy beliefs and attitudes. Gender and age have also been shown to influence these relationships, especially during the Covid-19 pandemic. The current study aimed to extend on past literature to explore psychological factors like empathy and prosociality, and dimensions of individualism and collectivism orientations, to examine whether they predicted vaccine status in different age and gender cohorts. Empathy was measured using the Toronto Empathy Questionnaire developed by Spreng et al. (2009); prosociality was measured using the Prosociality Scale for adults developed by Caprara et al. (2005); and individualism and collectivism orientations were assessed using Triandis & Gelfland’s (1998) Individualism and Collectivism Scale. Results indicated that empathetic women and individuals with vertical collectivism, horizontal individualism, and horizontal collectivism orientations were associated with significantly higher odds of being voluntarily vaccinated. Future research might expand on the literature concerning predictors of Covid-19 vaccination by specifically looking at motives of voluntary vaccination since it is a largely understudied area. Researchers might also investigate the associations between empathy and prosociality in voluntary Covid-19 vaccination more deeply because past literature has indicated that they are significant predictors of vaccine acceptance.\nKeywords: Empathy, Prosociality, Horizontal and Vertical Individualism and Collectivism, Age, Gender, Covid-19 Vaccine Status, Voluntary Vaccination
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle