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Enregistrement W2021828263 · doi:10.1371/journal.pone.0018479

What the Public Was Saying about the H1N1 Vaccine: Perceptions and Issues Discussed in On-Line Comments during the 2009 H1N1 Pandemic

2011· article· en· W2021828263 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Henrich, Bev Holmes

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensMichael Smith Health Research BCUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesProvidence Health Care
Organismes subventionnairesGenome British Columbia
Mots-clésPandemicGovernment (linguistics)Public opinionVaccinationTheme (computing)Public healthPublic relationsPerceptionQualitative researchTrustworthinessPolitical sciencePsychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologySocial psychologyDiseasePoliticsInfectious disease (medical specialty)VirologySocial scienceNursingPathologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 2009 H1N1 pandemic, a vaccine was made available to all Canadians. Despite efforts to promote vaccination, the public's intent to vaccinate remained low. In order to better understand the public's resistance to getting vaccinated, this study addressed factors that influenced the public's decision making about uptake. To do this, we used a relatively novel source of qualitative data--comments posted on-line in response to news articles on a particular topic. This study analysed 1,796 comments posted in response to 12 articles dealing with H1N1 vaccine on websites of three major Canadian news sources. Articles were selected based on topic and number of comments. A second objective was to assess the extent to which on-line comments can be used as a reliable data source to capture public attitudes during a health crisis. The following seven themes were mentioned in at least 5% of the comments (% indicates the percentage of comments that included the theme): fear of H1N1 (18.8%); responsibility of media (17.8%); government competency (17.7%); government trustworthiness (10.7%); fear of H1N1 vaccine (8.1%); pharmaceutical companies (7.6%); and personal protective measures (5.8%). It is assumed that the more frequently a theme was mentioned, the more that theme influenced decision making about vaccination. These key themes for the public were often not aligned with the issues and information officials perceived, and conveyed, as relevant in the decision making process. The main themes from the comments were consistent with results from surveys and focus groups addressing similar issues, which suggest that on-line comments do provide a reliable source of qualitative data on attitudes and perceptions of issues that emerge in a health crisis. The insights derived from the comments can contribute to improved communication and policy decisions about vaccination in health crises that incorporate the public's views.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations120
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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