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Enregistrement W4280620383 · doi:10.1093/pnasnexus/pgac031

Minimal effects from injunctive norm and contentiousness treatments on COVID-19 vaccine intentions: evidence from 3 countries

2022· article· en· W4280620383 sur OpenAlexafffundabout
John M. Carey, Tracy Keirns, Peter John Loewen, Eric Merkley, Brendan Nyhan, Joseph Phillips, Judy R. Rees, Jason Reifler

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of TorontoDartmouth CollegeNational Science Foundation
Mots-clésVaccinationPublic opinionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Norm (philosophy)PsychologySocial norms approachSocial psychologySurvey data collectionPublic healthSalientAffect (linguistics)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Political scienceMedicineVirologyLawInfectious disease (medical specialty)Politics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does information about how other people feel about COVID-19 vaccination affect immunization intentions? We conducted preregistered survey experiments in Great Britain (5,456 respondents across 3 survey waves from September 2020 to February 2021), Canada (1,315 respondents in February 2021), and the state of New Hampshire in the United States (1,315 respondents in January 2021). The experiments examine the effects of providing accurate public opinion information to people about either public support for COVID-19 vaccination (an injunctive norm) or public beliefs that the issue is contentious. Across all 3 countries, exposure to this information had minimal effects on vaccination intentions even among people who previously held inaccurate beliefs about support for COVID-19 vaccination or its perceived contentiousness. These results suggest that providing information on public opinion about COVID vaccination has limited additional effect on people's behavioral intentions when public discussion of vaccine uptake and intentions is highly salient.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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