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Enregistrement W3200111691 · doi:10.1101/2021.09.09.21263328

COVID-19 Vaccine Concerns about Safety, Effectiveness and Policies in the United States, Canada, Sweden, and Italy among Unvaccinated Individuals

2021· preprint· en· W3200111691 sur OpenAlexaboutno aff
Rachael Piltch‐Loeb, Nigel Walsh Harriman, Julia Healey, Marco Bonetti, Veronica Toffolutti, Marcia A. Testa, Max Su, Elena Savoia

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology DirectorateU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésVaccinationGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PopulationPublic healthPolitical scienceGeographyEnvironmental healthMedicineEconomic growthVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the effectiveness of the COVID-19 vaccine, global vaccination distribution efforts have thus far had varying levels of success. Vaccine hesitancy remains a threat to vaccine uptake. This study has four objectives: 1) describe and compare vaccine hesitancy proportions by country; 2) categorize vaccine-related concerns; 3) rank vaccine-related concerns; and 4) compare vaccine-related concerns by country and hesitancy status in four countries- the United States, Canada, Sweden, and Italy. Using the Pollfish survey platform, we sampled 1000 respondents in Canada, Sweden, and Italy and 750 respondents in the United States between May 21-28, 2021. Results showed vaccine related concerns varied across three topical areas- vaccine safety and government control, vaccine effectiveness and population control, and freedom. For each thematic area, the top concern was statistically significantly different in each country and among the hesitant and non-hesitant subsamples within each county. Understanding the specific concerns among individuals when it comes to the COVID-19 vaccine can help to inform public communications and identify which, if any, salient narratives, are global.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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