Predicting Attitudinal and Behavioral Responses to COVID-19 Pandemic Using Machine Learning
Verfasserangaben: | Tomislav PavlovićORCiD, Flavio AzevedoORCiD, Koustav DeORCiD, Eva LermerORCiD |
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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): | ![]() |
Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
Frontdoor-URL: | https://opus4.kobv.de/opus4-hs-augsburg/759 |