From Syphilis to Autism, How the Anti-Vaccination Movement of Today is an Echo of the Past
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The anti-vaccination movement has led to decreased vaccination rates and increased vulnerability to vaccine-preventable diseases in the general population. In order to better understand the anti-vaccination movement of today, the anti-vaccination movement that emerged in the 19th century is examined and measured against the one observed in the 20th century. Discussion: Though the population of the 19th and 20th centuries differ in many regards and our knowledge of vaccine and immune mechanisms are far greater; the anti-vaccination movement seen today stands on the same pillars as that of the 1800s with the sentiment of fear at its core. Though the façade of these pillars has been altered to suit the world today, both movements exploited the influence of prominent public figures, maintained false associations with dire vaccine consequences and emphasized these through the use of visual media, repetition and personal narratives. The persistence of the anti-vaccination movement lies largely in the use of personal stories which are more impactful and memorable then the statistical characteristics of scientific study. Conclusion: The pro-vaccination movement must respond to the tactics used by the anti-vaccination movement and create accessible, understandable and equally impactful communication strategies in order to prevent the spread of misinformation and counter the efforts of the current anti-vaccination movement. Relevance: Vaccine hesitancy was listed amongst the top 10 global health threats in 2019 by the World Health Organization. In order to shift the negative rhetoric surrounding vaccines, the anti-vaccination movement of today and its historic roots need to be understood.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».