Predicting attitudinal and behavioral responses to COVID-19 pandemic using machine learning

• Tomislav Pavlović
• , Flavio Azevedo
• , Koustav De
• , Julián C Riaño-Moreno
• , Marina Maglić
• , Theofilos Gkinopoulos
• , Patricio Andreas Donnelly-Kehoe
• , César Payán-Gómez
• , Guanxiong Huang
• , Jaroslaw Kantorowicz
• , Michèle D Birtel
• , Philipp Schönegger
• , Valerio Capraro
• , Hernando Santamaría-García
• , Meltem Yucel
• , Agustin Ibanez
• , Steve Rathje
• , Erik Wetter
• , Dragan Stanojević
• , Jan-Willem van Prooijen
• , Eugenia Hesse
• , Christian T Elbaek
• , Renata Franc
• , Zoran Pavlović
• , Panagiotis Mitkidis
• , Aleksandra Cichocka
• , Michele Gelfand
• , Mark Alfano
• , Robert M Ross
• , Hallgeir Sjåstad
• , John B Nezlek
• , Aleksandra Cislak
• , Patricia Lockwood
• , Koen Abts
• , Elena Agadullina
• , David M Amodio
• , Matthew A J Apps
• , John Jamir Benzon Aruta
• , Sahba Besharati
• , Alexander Bor
• , Becky Choma
• , William Cunningham
• , Waqas Ejaz
• , Harry Farmer
• , Andrej Findor
• , Biljana Gjoneska
• , Estrella Gualda
• , Toan L D Huynh
• , Mostak Ahamed Imran
• , Jacob Israelashvili
• , Elena Kantorowicz-Reznichenko
• , André Krouwel
• , Yordan Kutiyski
• , Michael Laakasuo
• , Claus Lamm
• , Jonathan Levy
• , Caroline Leygue
• , Ming-Jen Lin
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• , Arathy Puthillam
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