COVID-19 Vaccination Mandates and Vaccine Uptake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluate the impact of government-mandated proof of vaccination requirements for access to public venues and non-essential businesses on COVID-19 vaccine uptake. We find that the announcement of a mandate is associated with a rapid and significant surge in new vaccinations (more than 60% increase in weekly first doses), using the variation in the timing of these measures across Canadian provinces in a difference-in-differences approach. Time-series analysis for each province and for France, Italy and Germany corroborates this finding. Counterfactual simulations using our estimates suggest the following cumulative gains in the vaccination rate among the eligible population (age 12 and over) as of October 31, 2021: up to 5 percentage points (p.p.) (90% CI 3.9–5.8) for Canadian provinces, adding up to 979,000 (425,000-1,266,000) first doses in total for Canada (5 to 13 weeks after the provincial mandate announcements), 8 p.p. (4.3–11) for France (16 weeks post-announcement), 12 p.p. (5–15) for Italy (14 weeks post-announcement) and 4.7 p.p. (4.1–5.1) for Germany (11 weeks post-announcement).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».