COVID-19 stigmatization after the development of effective vaccines: Vaccination behavior, attitudes, and news sources
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare COVID-19 stigmatization at two pandemic time points (1) August 2020-during lockdowns and prior to vaccine rollout, and (2) May 2021-during vaccine rollout, when approximately half of U.S. adults were vaccinated. METHODS: Comparison of COVID19-related stigmatization and associated factors in two national internet surveys conducted in August 2020 (N = 517) and May 2021 (N = 812). Factors associated with endorsing stigmatization were identified using regression analysis. The main outcomes included endorsement of stigmatization and behavioral restrictions towards persons with COVID-19 and towards persons of Chinese descent. A previously developed "stigmatizing attitudes and behavioral restrictions" scale was adapted to measure the intersection of negative attitudes toward COVID-19 disease and negative attitudes toward persons of Chinese descent. RESULTS: COVID-19 related stigmatization declined significantly from August 2020 to May 2021. Many factors were associated with stigmatizing in both surveys: full time employment, Black race, Hispanic ethnicity, worry about contracting COVID-19, probable depression, and Fox News and social media as sources of information (all positively associated), and self-assessed knowledge about COVID-19, contact with Chinese individuals, and publicly funded news as sources (all negatively associated). Positive attitudes toward vaccination were associated with stigmatization. CONCLUSIONS: COVID-19 related stigmatization reduced substantially over these two points in the pandemic, with many continuities in the factors associated with stigmatizing. Despite the reduction in stigmatizing, however, some stigmatizing attitudes for both COVID-19 and Chinese individuals remained.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».