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Enregistrement W3159487703 · doi:10.31235/osf.io/xphe9

The French public’s attitudes to a future COVID-19 vaccine: the politicization of a public health issue

2020· preprint· en· W3159487703 sur OpenAlexaboutno aff
Jeremy K. Ward, Caroline Alleaume, Patrick Peretti‐Watel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPoliticsQuarter (Canadian coin)PandemicPopulationPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthPerceptionPublic relationsSociologyMedicinePsychologyDiseaseGeographyDemographyLawInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 flu 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=5,018). 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 but oppose 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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