COVID-19, Conspiracy Theories and Vaccine Inequity – The Nigerian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background The World Health Organization in 2020 declared that, alongside the COVID-19 pandemic, it was also fighting an INFODEMIC— an overabundance of information, both online and offline. The viral information included conspiracy theories about the origins of the virus and vaccines. In Nigeria, lack of trust in the government accelerated the belief in these theories. Trust is often linked to past experiences, like the Pfizer drug trial where 11 children died, and some disabled. Conspiracy theories should not be regarded as baseless, false beliefs but as expressions of fear in times of uncertainty and can influence decision-making, like vaccine uptake. Apart from vaccine hesitancy in Africa, failures in vaccine equity, with distribution skewed towards higher-income countries, is a problem that needs attention. Vaccine inequity has increased mistrust among Africans and risks dividing vaccinated and unvaccinated countries into historical haves and have-nots, which some authors describe as modern-day colonialism in Global health. Aim This study explored conspiracy theories about COVID 19, their sources, and their impact on pandemic control measures like vaccination, amongst pregnant women and their health care providers in Nigeria. Method Twenty semi-structured in-depth interviews and observations of pregnant women and health care workers were done in North-central Nigeria. Participant selection was purposive, and the data was analyzed by Thematic analysis using an inductive coding approach. Findings There was widespread mistrust in the government and public health system. The pandemic influenced social media use and vice versa. There was a high prevalence of conspiracy theories. Top amongst them were that COVID did not exist, data were exaggerated, and the vaccine was a tool for higher-income countries to reduce the African population, alter their DNA, control, and track them. For Christians, the pandemic was a sign of end-times predicted in the scriptures. Conclusion Public health measures should tackle conspiracy theories by providing better communication channels, developing strategies to address ignorance, religious fanaticism, social media censoring, and providing counter information to rebuild trust amongst Nigerians. Vaccine inequity should be addressed by reviewing vaccine production, distribution and trade regulations; and avoiding donor-driven models where poorer countries are gifted vaccine leftovers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».