Notice bibliographique
Résumé
The avalanche of online information on immunization is having a major impact on the percentage of the population who choose to get vaccinated. Vaccine misinformation spreads widely with the interactive Web 2.0 and social media; this can bury science-based information. A plethora of immunization misinformation online is affecting trust in health care professionals and in public immunization programs. There are no simple solutions to this, but seven evidence-based strategies can help. First, listen to patients' and parents' concerns, and demonstrate responsiveness by adopting best immunization practices, such as pain mitigation. Second, recognize and alert others to anti-immunization tactics, namely, conspiracy theories, fake experts, selectivity, demands that vaccines be 100% safe and effective, misrepresentation and false logic. Third, avoid unproductive debates with those who have strongly held views, both in person and when using social media. Be respectful, stick to your key message, identify where to find useful information and exit. Fourth, consider establishing an attractive, easily searchable online presence that reflects the complex art of persuasion. Emphasize the benefits of vaccine, use reader-friendly graphics and highlight facts with stories to strengthen your case. Fifth, work with social media platform providers, not to stifle freedom of expression, but to help ensure that misinformation is not favoured in searches. Sixth, promote curriculum development in the schools to improve students' understanding of the benefits and safety of immunization and to foster critical thinking skills. To do this, optimize the use of age-appropriate comics and interactive learning tools such as electronic games. Seventh, to shift the narrative in specific communities with low vaccination rates, work with community leaders to build tailored programs that foster trust and reflect local values.
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 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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».