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Enregistrement W4229049373 · doi:10.2196/preprints.38761

Media Discourse Regarding COVID-19 Vaccinations for Children Aged 5 to 11 Years in Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States: Comparative Analysis Using the Narrative Policy Framework (Preprint)

2022· preprint· en· W4229049373 sur OpenAlexaboutno aff
Verity Chadwick, Freya Saich, Joseph Freeman, Alexandra Martiniuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePolitical scienceMisinformationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineLawLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Media narratives can shape public opinion and actions, influencing the uptake of pediatric COVID-19 vaccines. The COVID-19 pandemic has occurred at a time where infodemics, misinformation, and disinformation are present, impacting the COVID-19 response. OBJECTIVE This study aims to investigate how narratives about pediatric COVID-19 vaccines in the media of 4 English-speaking countries: the United States, Australia, Canada, and the United Kingdom. METHODS The Narrative Policy Framework was used to guide the comparative analyses of the major print and web-based news agencies’ media regarding COVID-19 vaccines for children aged 5 to 11 years. Data were sought using systematic searching on Factiva (Dow Jones) of 4 key phases of pediatric vaccine approval and rollout. RESULTS A total of 400 articles (n=287, 71.8% in the United States, n=40, 10% in Australia, n=60, 15% in Canada, and n=13, 3% in the United Kingdom) met the search criteria and were included. Using the Narrative Policy Framework, the following were identified in each article: hero, villain, survivor, and plot. The United States was the earliest country to vaccinate children, and other countries’ media often lauded the United States for this. Australian and Canadian media narratives about vaccines for children aged 5 to 11 years were commonly about protecting susceptible people in society, whereas the US and the UK narratives focused more on the vaccine helping children return to school. All 4 countries focused on the vaccines for children aged 5 to 11 years as being key to “ending” the pandemic. Australian and Canadian narratives frequently compared vaccine rollouts across states or provinces and bemoaned local progress in vaccine delivery compared with other countries globally. Canadian and US narratives highlighted the “infodemic” about the COVID-19 pandemic and disinformation regarding child vaccines as impeding uptake. All 4 countries—the United States, Australia, the United Kingdom, and Canada—used war imagery in reporting about COVID-19 vaccines for children. The advent of the Omicron variant demonstrated that populations were fatigued by the COVID-19 pandemic, and the media reporting increasingly blamed the unvaccinated. The UK media narrative was unique in describing vaccinating children as a distraction from adult COVID-19 vaccination efforts. The United States and Canada had narratives expressing anger about potential vaccine passports for children. In Australia, general practitioners were labelled as heroes. Finally, the Canadian narrative suggested altruistic forgoing of COVID-19 vaccine “boosters” as well as pediatric COVID-19 vaccines to benefit those in poorer nations. CONCLUSIONS Public health emergencies require clear; compelling and accurate communication. The stories told during this pandemic are compelling because they contain the classic elements of a narrative; however, they can be reductive and inaccurate.

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)0,059
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,328 · 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'admission1
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