Assessing and Responding in Real Time to Online Anti-vaccine Sentiment during a Flu Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The perceived safety of vaccination is an important explanatory factor for vaccine uptake and, consequently, for rates of illness and death. The objectives of this study were (1) to evaluate Canadian attitudes around the safety of the H1N1 vaccine during the fall 2009 influenza pandemic and (2) to consider how public health communications can leverage the Internet to counteract, in real time, anti-vaccine sentiment. We surveyed a random sample of 175,257 Canadian web users from October 27 to November 19, 2009, about their perceptions of the safety of the HINI vaccine. In an independent analysis, we also assessed the popularity of online flu vaccine-related information using a tool developed for this purpose. A total of 27,382 unique online participants answered the survey (15.6% response rate). Of the respondents, 23.4% considered the vaccine safe, 41.4% thought it was unsafe and 35.2% reported ambivalence over its safety. Websites and blog posts with anti-vaccine sentiment remained popular during the course of the pandemic. Current public health communication and education strategies about the flu vaccine can be complemented by web analytics that identify, track and neutralize anti-vaccine sentiment on the Internet, thus increasing perceived vaccine safety. Counter-marketing strategies can be transparent and collaborative, engaging online "influencers" who spread misinformation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle