Royal society of Canada COVID-19 report: Enhancing COVID-19 vaccine acceptance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 vaccine acceptance exists on a continuum from a minority who strongly oppose vaccination, to the “moveable middle” heterogeneous group with varying uncertainty levels about acceptance or hesitancy, to the majority who state willingness to be vaccinated. Intention for vaccine acceptance varies over time. COVID-19 vaccination decisions are influenced by many factors including knowledge, attitudes, and beliefs; social networks; communication environment; COVID-19 community rate; cultural and religious influences; ease of access; and the organization of health and community services and policies. Reflecting vaccine acceptance complexity, the Royal Society of Canada Working Group on COVID-19 Vaccine Acceptance developed a framework with four major factor domains that influence vaccine acceptance (people, communities, health care workers; immunization knowledge; health care and public health systems including federal/provincial/territorial/indigenous factors)—each influencing the others and all influenced by education, infection control, extent of collaborations, and communications about COVID-19 immunization. The Working Group then developed 37 interrelated recommendations to support COVID vaccine acceptance nested under four categories of responsibility: 1. People and Communities, 2. Health Care Workers, 3. Health Care System and Local Public Health Units, and 4. Federal/Provincial/Territorial/Indigenous. To optimize outcomes, all must be engaged to ensure co-development and broad ownership.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».