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Enregistrement W2057104007 · doi:10.4161/hv.7.6.15007

Increasing pandemic vaccination rates with effective communication

2011· article· en· W2057104007 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensProvidence Health CareCentre for Health Evaluation and Outcome Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPandemicPublic relationsVaccinationHealth communicationInformation DisseminationSocial mediaInternet privacyMedicineBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)Computer scienceImmunologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communicating effectively with the public about the importance of vaccination during a pandemic poses a challenge to health communicators. The public's concerns about the safety, effectiveness and necessity of vaccines lead many people to refuse vaccination and the current communication strategies are often unsuccessful at overcoming the public's resistance to vaccinate. Convincing the public to receive a vaccination, especially during a pandemic when there can be so much uncertainty about the vaccine and the disease, requires a revised communication approach. This revised approach should integrate into messages information that the public identifies as important, as well as presenting messages in a way that is consistent with our evolved social learning biases. These biases will impact both the content of the message and who delivers the message to different target populations. Additionally, an improved understanding between media and health communicators about the role each plays during a crisis may increase the effectiveness of messages disseminated to the public. Lastly, given that the public is increasingly seeking health information from on-line and other electronic sources, health communication needs to continue to find ways to integrate new technologies into communication strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,288 · 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