Intentions of public school teachers in British Columbia, Canada to receive a COVID-19 vaccine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To control the COVID-19 pandemic high vaccine acceptability and uptake will be needed. Teachers represent a priority population to minimize social disruption and ensure continuity in education, which is vital for the well-being and healthy development of youth during the pandemic. The objective of this analysis was to measure public school teachers' intentions to receive a COVID-19 vaccine in British Columbia (BC), Canada. METHODS: A population-wide cross-sectional online survey from August to November 2020 asked all BC public school teachers with an available email address how likely they were to receive a COVID-19 vaccine. Two multivariable logistic regression models explored separately sociodemographic and vaccine hesitancy predictors for intention to receive a COVID-19 vaccine. RESULTS: A total of 5,076 teachers participated. The majority, 89.7%, reported they were likely or very likely to accept a COVID-19 vaccine. In multivariable regression, sociodemographic predictors of intention to be vaccinated included being male, having an educational background in science or engineering, and using reliable information sources on vaccination such as public health and health care providers. Teachers who reported lower levels of vaccine hesitancy, higher general vaccine knowledge, and belief that COVID-19 was a serious illness were more likely to intend to receive a COVID-19 vaccine. CONCLUSION: A high proportion of public-school teachers in BC intend to receive a COVID-19 vaccine. Continued monitoring of vaccine intentions will be important to inform public health vaccine implementation.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».