Mediation analysis of conspiratorial thinking and anti-expert sentiments on vaccine willingness.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vaccines are an effective means to reduce the spread of diseases, but they are sometimes met with hesitancy that needs to be understood. METHOD: In this study, we analyzed data from a large, cross-country survey conducted between June and August 2021 in 43 countries (N = 15,740) to investigate the roles of trust in government and science in shaping vaccine attitudes and willingness to be vaccinated. RESULTS: Despite significant variability between countries, we found that both forms of institutional trust were associated with a higher willingness to receive a COVID-19 vaccine. Furthermore, we found that conspiratorial thinking and anti-expert sentiments predicted reduced trust in government and science, respectively, and that trust mediated the relationship between these two constructs and ultimate vaccine attitudes. Although most countries displayed similar relationships between conspiratorial thinking and anti-expert sentiments, trust in government and science, and vaccine attitudes, we identified three countries (Brazil, Honduras, and Russia) that demonstrated significantly altered associations between the examined variables in terms of significant random slopes. CONCLUSIONS: Cross-country differences suggest that local governments' support for COVID-19 prevention policies can influence populations' vaccine attitudes. These findings provide insight for policymakers to develop interventions aiming to increase trust in the institutions involved in the vaccination process. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».