Relationship between procrastination as one of the personality traits and disaster preparedness in Tehran, Iran
محل انتشار: فصلنامه امداد و نجات، دوره: 13، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 318
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JORAR-13-4_008
تاریخ نمایه سازی: 24 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Introduction: Disaster preparedness is one of the most important components of reducing vulnerability, which is poorly considered in Tehran, Iran. Several factors and personality traits are involved in this negligence. This study aimed to investigate the procrastination trait and its relationship with disaster preparedness levels in Tehran, Iran.
Method: This descriptive-correlational study was conducted between ۲۰۱۸ and ۲۰۲۱ using structural equation modeling. The statistical population of this study was citizens in Tehran, Iran. A sample size of ۴۱۹ cases was included in this study. Standard tests have also been utilized to investigate the variables.
Findings: Based on the obtained results, according to the coefficients reported in the model, it can be observed that procrastination has no significant effect on disaster preparedness
Conclusion: Procrastination and experiences gained affect people's preparedness for disaster. According to the results, the preparedness of the people of Tehran for accidents is very low.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
شاهین فتحی هفشجانی
PhD Candidate, Department of Psychology, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran
Ahmad Ghazanfari
Associate Professor, Department of Psychology, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran
Farhad Jomehri
Department of Psychology, Shahrekord Branch, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran
Tayebe Sharifi
Assistant Professor, Department of Psychology, Shahrekord Branch, Islamic Azad University, Shahrekord, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :