Demographic, psychological, and experiential correlates of SARS-CoV-2 vaccination intentions in a sample of Canadian families
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has been ongoing for close to a year, with second waves occurring presently and many viewing vaccine uptake as the most likely way to curb successive waves and promote herd immunity. Reaching herd immunity status likely necessitates that children, as well as their parents, receive a vaccine targeting SARS-CoV-2. In this exploratory study, we investigated the demographic, experiential, and psychological factors associated with the anticipated likelihood and speed of having children receive a SARS-CoV-2 vaccine in a sample of 455 Canadian families (858 children; parents' mean age = 38.2 ± 6.82 years). Using linear mixed-effects and proportional odds logistic regression models, we demonstrated that older parental age, living in the Prairies (relative to Central Canada), more complete child vaccination history, and a greater tendency to prioritise the risks of the disease relative to the risks of side effects (i.e. lower omission bias) were associated with higher likelihoods of intention to vaccinate participants' children, with trend-level associations with lower perceived danger of the vaccine and higher psychological avoidance of the pandemic. Faster speed of intended vaccination was predicted by a similar constellation of variables with an additional predictor of a child in the family having a COVID-19 related health risk being associated with slower intended speed. Results are discussed concerning public health knowledge mobilisation and the unique Canadian health landscape.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».