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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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