Nova Scotia Strong: why communities joined to embrace COVID-19 public health measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore Nova Scotian experiences, barriers, and facilitators associated with pandemic public health measures (PHM), including COVID-19 vaccination. METHODS: We conducted semi-structured, individual interviews with Nova Scotians between May and August 2021, during the third wave of COVID-19 cases and provincial lockdown. Participants were recruited across the province from three sectors: decision makers, community leaders, and community members using purposive and snowball sampling. Direct content analysis and thematic analysis were used to identify key themes via the Theoretical Domains Framework. RESULTS: The experiences of 30 Nova Scotian interviewees clustered around four themes: Communication of PHM, Responsibly Observing PHM: A Community Coming Together, Navigating PHM, and Vaccine Confidence & Hesitancy. Consistent communication of PHM through briefings with the chief medical officer of health and provincial channels reduced misinformation and encouraged PHM compliance. While adherence was high throughout the province, inconsistent enforcement of these measures proved challenging to individuals navigating PHMs. A high level of COVID-19 vaccine confidence and acceptance was identified, and a strong sense of provincial pride prevailed in keeping COVID-19 numbers and transmission low. CONCLUSION: This study provides insights into Nova Scotians' unique experiences with COVID-19 PHM. Provincial public health experts and government leaders communicated PHM with various levels of success, Nova Scotia Strong, a sentiment of unity and communitarianism that sprang from public response to tragic events. Future work should aim to include under-represented communities to facilitate broader inclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».