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Enregistrement W4213097272 · doi:10.1371/journal.pone.0262740

Relationship between lay and expert perceptions of COVID-19 vaccine development timelines in Canada and USA

2022· article· en· W4213097272 sur OpenAlexafffundabout
Patrick Bodilly Kane, Hannah Moyer, Amanda MacPherson, Jesse Papenburg, Brian J. Ward, Stephen B. Broomell, Jonathan Kimmleman

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesSanofi PasteurMcGill UniversitySanofi
Mots-clésTimelineContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePessimismPsychologyFamily medicineGeographyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Compare lay expectations of medical development to those of experts in the context of SARS-CoV-2 vaccine development. METHODS: A short online survey of experts and lay people measuring when participants believe important vaccine milestones would occur and how likely potential setbacks were. Samples of US and Canadian lay people recruited through Qualtrics. The expert sample was created through a contact network in vaccine development and supplemented with corresponding authors of recent scholarly review articles on vaccine development. RESULTS: In aggregate, lay people gave responses that were within 3 months of experts, tending to be later than experts for early milestones and earlier for later milestones. Median lay best estimates for when a vaccine would be available to the public were 08/2021 and 09/2021 for the US and Canadian samples, compared with 09-10/2021 for the experts. However, many individual lay responses showed more substantial disagreement with expert opinions, with 54% of lay best estimates of when a vaccine would be available to the public being before the median expert soonest estimate or after the median expert latest estimate. Lay people were much more pessimistic about vaccine development encountering setbacks than experts (median probability 59% of boxed warning compared with only 30% for experts). Misalignment between layperson and expert expectations was not explained by any demographic variables collected in our survey. CONCLUSION: Median lay expectations were generally similar to experts. At the individual level, however, lay people showed substantial variation with many believing milestones would occur much sooner than experts. Lay people were in general much more pessimistic about the prospect of setbacks than were experts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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