Training university students as vaccination champions to promote vaccination in their multiple identities and help address vaccine hesitancy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Covid-19 related vaccine hesitancy is a major problem worldwide and it risks delaying the global effort to control the pandemic. Covid-19 vaccine hesitancy is also higher in certain communities. Given that prescriber recommendation and community engagement are two effective ways of addressing vaccine hesitancy, training university students to become vaccination champions could be a way of addressing hesitancy, as the champions engage with their communities in their multiple identities. Aim: This study aims to assess the impact of a pilot project conducted in the UCL School of Pharmacy that could pave a way of integrating vaccination championing in the pharmacy undergraduate curriculum to address vaccine hesitancy. Method: Participants completed a pre-workshop questionnaire, attended an online workshop, conducted vaccination-promoting action/s, and provided evidence via a post-workshop questionnaire. Result: Fifty three students completed the course. The students’ vaccination-promoting actions ranged from speaking with vaccine-hesitant family, friends and customers in the pharmacy, to posting on various social media platforms. Post-workshop showed an increase in the knowledge of participants regarding vaccination and a decrease in the belief of vaccine misconceptions. After attending the workshop, participants were more likely to engage with vaccine-hesitant friends, family, strangers and patients. They were also more likely to receive the Covid-19 vaccine for them and for their children.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».