清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Predicting the use of a COVID‐19 contact tracing application: A study across two points of measurements

大流行 接触追踪 政府(语言学) 2019年冠状病毒病(COVID-19) 自我效能感 心理学 风险感知 死亡人数 感知 伤亡人数 社会心理学 医学 环境卫生 哲学 病理 神经科学 免疫学 传染病(医学专业) 疾病 语言学
作者
Urte Scholz,Roger Mundry,Alexandra M. Freund
出处
期刊:Applied Psychology: Health and Well-being [Wiley]
卷期号:15 (4): 1673-1694 被引量:1
标识
DOI:10.1111/aphw.12461
摘要

Abstract Contact tracing mobile applications (apps) were important in combating the COVID‐19 pandemic. Most previous studies predicting contact tracing app use were cross‐sectional and not theory‐based. This study aimed at contributing to a better understanding of app use intentions and app use by applying an extended version of the protection motivation theory across two measurement points while accounting for the development of the pandemic. A total of N = 1525 participants from Switzerland ( M age = 53.70, SD = 18.73; 47% female; n = 270 completed both assessments) reported on risk perceptions, response efficacy, self‐efficacy, social norms, trust in government, trust in the healthcare system, active search of COVID‐19‐related information, intentions for and actual (self‐reported) app use. Analyses included country‐specific incidences and death toll. Increases in response‐efficacy, self‐efficacy, trust in government, and the active search of COVID‐19‐related information predicted increased app‐use intentions. Increases in self‐efficacy, intentions, and the active search of COVID‐19‐related information predicted increased self‐reported app use. Risk perceptions, incidence, and death toll were unrelated to both outcomes. Across an aggravation of the pandemic situation, intentions for and app use were primarily related to response‐efficacy, self‐efficacy, trust in government, and the active search of COVID‐19‐related information.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
高海龙完成签到 ,获得积分10
6秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
DJ_Tokyo完成签到,获得积分10
16秒前
18秒前
张华发布了新的文献求助10
23秒前
27秒前
一一应助商凤琴采纳,获得10
28秒前
29秒前
Feng发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
张华完成签到,获得积分10
42秒前
彭于晏应助Feng采纳,获得10
45秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
49秒前
Dr.c发布了新的文献求助10
1分钟前
babulao发布了新的文献求助10
1分钟前
zhdjj完成签到 ,获得积分10
1分钟前
CipherSage应助Dr.c采纳,获得10
1分钟前
babulao完成签到,获得积分10
2分钟前
红茸茸羊完成签到 ,获得积分10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
Dr.c发布了新的文献求助10
2分钟前
wxyinhefeng完成签到 ,获得积分10
2分钟前
无限的含羞草完成签到,获得积分10
2分钟前
在水一方应助hannah采纳,获得10
2分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
2分钟前
跳跃的鹏飞完成签到 ,获得积分10
2分钟前
八宝粥我爱喝完成签到 ,获得积分10
2分钟前
xiazhq完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
hannah发布了新的文献求助10
3分钟前
小西完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Feng完成签到,获得积分20
3分钟前
拓跋雨梅完成签到 ,获得积分0
3分钟前
龙猫爱看书完成签到,获得积分10
3分钟前
hannah完成签到,获得积分10
3分钟前
所所应助水兰色采纳,获得10
4分钟前
badgerwithfisher完成签到,获得积分10
4分钟前
慕青应助HJJHJH采纳,获得30
4分钟前
Dr.c发布了新的文献求助10
4分钟前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Covalent Organic Frameworks 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3477487
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3068936
关于积分的说明 9110207
捐赠科研通 2760429
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1514892
邀请新用户注册赠送积分活动 700483
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 699604