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Enregistrement W2554639145 · doi:10.4018/978-1-5225-1081-9.ch003

Public Engagement and Policy Entrepreneurship on Social Media in the Time of Anti-Vaccination Movements

2016· book-chapter· en· W2554639145 sur OpenAlexaff
Melodie Yunju Song, Julia Abelson

Notice bibliographique

RevueAdvances in public policy and administration (APPA) book series · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaslesMMR vaccinePublic spherePublic healthVaccinationPublic discourseSocial mediaPolitical scienceRubellaPublic engagementConfusionPublic relationsSociologyMedicinePsychologyVirologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

North America has experienced a resurgence of measles outbreak due to an unprecedentedly low Mumps-Measles and Rubella vaccination coverage rates facilitated by the anti-vaccination movement. The objective of this chapter is to explore the new online public space and public discourse using Web 2.0 in the public health arena to answer the question ‘What is driving public acceptance of or hesitancy towards the MMR vaccine?' More specifically, typologies of online public engagement will be examined using MMR vaccine hesitancy as a case study to illustrate the different approaches used by pro- and anti-vaccine groups to inform, consult with and engage the public on a public health issue that has been the subject of long-standing public debate and confusion. This chapter provides an overview of the cyclical discourse of anti-vaccination movements. The authors hypothesize that anti-vaccination, vaccine hesitant, and pro-vaccination representations on the online public sphere is reflective of competing values (e.g., modernism, post-modernism) in contemporary society.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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