Analysis of barriers in effective immunization against COVID 19 using F-DEMATEL
Notice bibliographique
Résumé
India had broken all the records and counts of confirmed COVID-19 cases per day and daily death toll reached over thousands. India is way far from other developed nations in the number of vaccine doses per 100 population. Although vaccination is an effective measure to be followed to overcome this grave situation, still certain misconceptions and rumors throughout the country have pulled a decent part of the population from being vaccinated. Another big challenge is production and supply of vaccines to meet the demand. COVID-19 pandemic will not end until the entire population gets vaccinated that would protect them from this deadly disease. Therefore, this paper aims at clearly identifying the factors and subsequently prioritizing them as barriers in effective immunization against COVID-19 in India following multi-criteria decision making (MCDM) technique. In this study, a fuzzy decision-making trail and evaluation laboratory (F-DEMATEL) approach is applied for understanding the contextual relationship among the barriers for effective immunization against COVID-19. The methodology is followed in a fuzzy environment to address the issue of uncertainty in the data gathered. The result suggests that the ‘Misinformation/ Misconceptions/ Lack of vaccine education in underserved communities’, ‘Lack of information regarding a vaccination center close to home’, ‘Difficulties in getting appointments’, ‘Supply chain issues in the distribution of vaccine’, and ‘Lack of access for marginalized communities’ are the important barriers in effective immunization against COVID-19. Recommendations have been made to overcome this situation and help to immunize the population and drag COVID-19 down to earth.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».