Notice bibliographique
Résumé
Vaccination is considered to be one of the greatest public health achievements, contributing to a substantial decline in infectious disease mortality in Canada. However, a growing threat of vaccine hesitancy has led to an upsurge in the prevalence and incidence of vaccine-preventable diseases across the globe, including Canada. Vaccine hesitancy is on the rise in the province of Ontario. Parental vaccine hesitancy, vaccine misconceptions, rising non-medical vaccine exemption rates, and low childhood vaccination coverage has led to a resurgence in vaccine-preventable diseases, especially measles. Given the importance of achieving high vaccine coverage to avoid vaccine-preventable diseases and their dire consequences, vaccine hesitancy is an important issue that needs to be addressed. There is no perfect solution to address vaccine hesitancy. Understanding the complex mix of factors that determine individual and collective vaccination behaviour is vital to designing effective vaccination policies, programs, and targeted interventions. This article critiques current vaccine policy strategies and outlines a policy approach to address parental vaccine hesitancy and prevent future vaccine-preventable disease outbreaks, specifically in Ontario, and more broadly within Canada. Providing support to healthcare providers and primary care physicians; and empowering parents, schools, students, families, and communities in Ontario, will slowly but surely mitigate vaccine hesitancy and enable healthy vaccination behaviours. Healthcare system-based interventions seem to be the most comprehensive approach that requires coordinated efforts and partnerships between community-based organizations and vaccination providers to ensure inclusive and integrated service delivery.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».