La pandémie évolue, les comportements sanitaires de la population canadienne aussi
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".