Exploring Misconceptions Surrounding Vaccinations: A Health Advocacy Project
Notice bibliographique
Résumé
Despite a consistent effort by the scientific community to inform individuals about the efficacy and safety of vaccinations, harmful misconceptions still persist which have prevented their widespread acceptance within the general public. According to the most recent survey from the Public Health Agency of Canada (2017), childhood vaccination rates (children aged two years or less) were approximately 70-90% depending on the type of vaccine, and in each province, were below the national goal1. Additionally, the Canadian childhood vaccination rates reported for the common vaccines diphtheria, tetanus, pertussis, and measles were reported to be some of the lowest in the developed world2. T o better understand these disparities, this video explores common misconceptions individuals may have toward vaccines. Specifically, this project takes the form of a skit which explores the perspectives of a female high school student, a mother of young children, and a male university student to understand their skepticism towards the HPV, MMR, and flu vaccines respectively. Overall, the aim of this project is to better inform the public about the benefits of vaccines in order to increase vaccination rates in Canada and improve health care outcomes for infectious diseases that are preventable by vaccines.
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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 | 0,037 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».