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Enregistrement W3205132227 · doi:10.37016/mr-2020-82

Vaccine hesitancy in online spaces: A scoping review of the research literature, 2000-2020

2021· review· en· W3205132227 sur OpenAlexafffund
Timothy Neff, Jonas Kaiser, Irene V. Pasquetto, Dariusz Jemielniak, Dimitra Dimitrakopoulou, Siobhán Grayson, Natalie Gyenes, Paola Ricaurte Quijano, Javier Ruiz-Soler, Amy Zhang

Notice bibliographique

RevueHarvard Kennedy School Misinformation Review · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHorizon 2020Narodowe Centrum Badań i RozwojuSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsHarvard University
Mots-clésMisinformationPandemicSociotechnical systemCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AffordancePublic relationsPolitical scienceMedicinePsychologyDiseaseKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We review 100 articles published from 2000 to early 2020 that research aspects of vaccine hesitancy in online communication spaces and identify several gaps in the literature prior to the COVID-19 pandemic. These gaps relate to five areas: disciplinary focus; specific vaccine, condition, or disease focus; stakeholders and implications; research methodology; and geographical coverage. Our findings show that we entered the global pandemic vaccination effort without a thorough understanding of how levels of confidence and hesitancy might differ across conditions and vaccines, geographical areas, and platforms, or how they might change over time. In addition, little was known about the role of platforms, platforms’ politics, and specific sociotechnical affordances in the spread of vaccine hesitancy and the associated issue of misinformation online.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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