A longitudinal study of the effects of risk perception and response efficacy on adaptation of elderly individuals and individuals with chronic health conditions to heat waves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, protection motivation theory (PMT) was used to understand the drivers of adaptation of elder individuals and individuals with chronic health conditions to heatwaves. More particularly, it examines the influence of the perception of heatwave risks and of the effectiveness of five heat protection actions commonly recommended by health authorities on the adoption of these actions. METHODS: The data for this study were collected using three surveys on a sample of residents of Longueuil city - Canada. This longitudinal design allowed the use of individual and time fixed effects model to test the effects of risk perception and response efficacy on adaptation to heatwaves. In addition, the random assignment of a subset of study participants to a group that was exposed to heat warning (treatment group) and a group that was not exposed (control group) enabled the use of instrumental variable method to assess the robustness of the panel fixed effect model findings. RESULTS: A positive association was found between the perception of the effectiveness of heat protection actions and the likelihood of adopting these actions. However, risk perception and its interaction with the perceived effectiveness of protective actions show no significant effects. CONCLUSION: This study suggests that improving the perception of the effectiveness of heat prevention actions increases their adoption. However, it questions the relevance of raising risk awareness to achieve this objective.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».