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Predicting Attitudinal and Behavioral Responses to COVID-19 Pandemic Using Machine Learning

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Verfasserangaben:Tomislav PavlovićORCiD, Flavio AzevedoORCiD, Koustav DeORCiD, Eva LermerORCiD
DOI:https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgac093
Identifier:2752-6542 Katalogsuche
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):PNAS nexus
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:05.07.2022
Datum der Freischaltung:14.02.2023
Freies Schlagwort / Tag:COVID-19; hygiene; policy support; public health measures; social distancing
Jahrgang:1
Ausgabe / Heft:2022,3
Bemerkung:
zugehörige Forschungsdaten unter http://doi.org/10.17605/osf.io/tfsza
Open Access:ja
Fakultät:Fakultät für angewandte Geistes- und Naturwissenschaften
DDC-Klassifikation:3 Sozialwissenschaften / 30 Sozialwissenschaften, Soziologie
DFG-Fachsystematik:Geistes- und Sozialwissenschaften / Sozial- und Verhaltenswissenschaften / Psychologie
Institute und Forschungsgruppen:HSA_april: Forschungsgruppe für angewandte Wirtschaftspsychologie (Applied Psychology for Research and Innovation Lab)
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC-BY Namensnennung 4.0 International
Begutachtungsstatus:peer-reviewed
Frontdoor-URL:https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/759
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