As the Pandemic Progresses, How Does Willingness to Vaccinate against COVID-19 Evolve?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Controversy around the safety and efficacy of COVID-19 vaccines may lead to low vaccination rates. Survey data were collected in April and August 2020 from a total of 2343 Australian adults. A quarter (n = 575, 24%) completed both surveys. A generalized linear mixed model analysis was conducted to determine whether willingness to vaccinate changed in the repeated sample, and a multinominal logistic regression was conducted in all participants to determine whether willingness to vaccinate was associated with demographics, chronic disease, or media use. Willingness to vaccinate slightly decreased between April (87%) and August (85%) but this was not significant. Willingness to vaccinate was lower in people with a certificate or diploma (79%) compared to those with a Bachelor degree (87%), p < 0.01 and lower in infrequent users of traditional media (78%) compared to frequent users of traditional media (89%), p < 0.001. Women were more likely to be unsure if they would be willing to vaccinate (10%) compared to men (7%), p < 0.01. There were no associations between willingness to vaccinate and age, chronic disease, or social media use. Promotion of a COVID-19 vaccine should consider targeting women, and people with a certificate or diploma, via non-traditional media channels.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle