Preventing and Appeasing COVID-19 Vaccine Tension in Schools to Protect the Well-Being of Children and Adolescents in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This article describes an intervention that took place in Québec, Canada, to mitigate COVID-19 vaccine tension in schools, exacerbated by the 12-17 years old vaccination campaign. Building on this initiative, it proposes guiding principles for prevention and intervention in conflict around COVID-19 vaccination in and around schools. Intervention: Three complementary tools were developed by a community program, CoVivre, in collaboration with an interdisciplinary team, to help practitioners and parents understand vaccine tensions and their impact on youth, and to suggest simple ways to prevent and intervene in vaccine related conflicts. Recommendations: A thorough research evaluation could not be performed due to the rapid crisis response; however, the tools received positive feedback by practitioners, institutions, and decision makers. Recommendations were structured around the following principles: (a) fostering transparent and nuanced health communications; (b) avoiding confrontation and refusing to escalate while strongly condemning criminal acts; (c) encouraging open dialogue; and (d) preserving relationships. Implications: Mental health consequences of public health interventions should be considered at inception to avoid collateral damages. Removing children from the heart of societal conflict and maintaining the family-school relationship is crucial to child development. It is imperative to engage interdisciplinary teams to protect youth from societal polarization, and provide an opportunity for growth and resilience. This initiative suggests that more research is needed on the impacts of encouraging an open dialogue around vaccination, and adopting an empathetic approach amongst youth towards others who may not share the same opinion.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».