The French public's attitudes to a future COVID-19 vaccine: The politicization of a public health issue
Notice bibliographique
Résumé
As Covid-19 spreads across the world, governments turn a hopeful eye towards research and development of a vaccine against this new disease. But it is one thing to make a vaccine available, and it is quite another to convince the public to take the shot, as the precedent of the 2009 H1N1 influenza illustrated. In this paper, we present the results of four online surveys conducted in April 2020 in representative samples of the French population 18 years of age and over (N = 5018). These surveys were conducted during a period when the French population was on lockdown and the daily number of deaths attributed to the virus reached its peak. We found that if a vaccine against the new coronavirus became available, almost a quarter of respondents would not use it. We also found that attitudes to this vaccine were correlated significantly with political partisanship and engagement with the political system. Attitudes towards this future vaccine did not follow the traditional mapping of political attitudes along a Left-Right axis. The rift seems to be between people who feel close to governing parties (Centre, Left and Right) on the one hand, and, on the other, people who feel close to Far-Left and Far-Right parties as well as people who do not feel close to any party. We draw on the French sociological literature on ordinary attitudes to politics to discuss our results as well as the cultural pathways via which political beliefs can affect perceptions of vaccines during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».