Influenza vaccination discourse in major Canadian news media, 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
Influenza vaccine uptake is less-than-ideal in many jurisdictions, including Canada. In this study we sought to assess news articles relating to influenza vaccination by major Canadian newspapers during a six-month period relatively congruent to the seasonal influenza outbreak for 2017-2018. We identified 116 unique articles published between August 16, 2017 and February 15, 2018, then developed and applied a coding frame to them. Influenza vaccination was portrayed primarily positively (74.14%), sometimes negatively (14.66%), and occasionally neutrally (11.21%). Articles were most commonly focused on news about the prevalence, or amount of harm/death caused by, the influenza virus (31.03%), or on public announcements primarily concerning influenza vaccination (17.24%). Benefits of influenza vaccination were often stated (59.48%), most commonly including reduction in disease (47.41%) and protection of vulnerable individuals (26.72%). Issues or problems with influenza vaccination were also often stated (55.17%), most commonly relating to low or non-effectiveness of the vaccine (43.10%). Most articles stated that people should get vaccinated (65.52%). Canadian newspaper articles generally support the scientific consensus that influenza vaccination is a highly positive intervention. Nonetheless, a clear picture of the true value of influenza vaccination may sometimes be missing in articles focusing on low effectiveness and lacking any mention of vaccination's positive value. Overall, we can reasonably conclude that, in Canada, misinformation and antivaccination rhetoric are coming primarily from sources other than newspapers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».