The influence of sociodemographic factors on COVID-19 vaccine certificate acceptance: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine certificates have been implemented worldwide, aiming to promote vaccination rates and to reduce the spread of COVID-19. However, their use during the COVID-19 pandemic was controversial and has been criticized for infringing upon medical autonomy and individual rights. We administered a national online survey exploring social and demographic factors predicting the degree of public approval of vaccine certificates in Canada. We conducted a multivariate linear regression which revealed which factors were predictive of vaccine certificate acceptance in Canada. Self-reported minority status (p < .001), rurality (p < .001), political ideology (p < .001), age (p < .001), having children under 18 in the household (p < .001), education (p = .014), and income status (p = .034) were significant predictors of attitudes toward COVID-19 vaccine certificates. We observed the lowest vaccine-certificate approval among participants who: self-identify as a visible minority; live in rural areas; are politically conservative; are 18–34 years of age; have children under age 18 living in the household; have completed an apprenticeship or trades education; and those with an annual income between $100,000–$159,999. The present findings are valuable for their ability to inform the implementation of vaccine certificates during future pandemic scenarios which may require targeted communication between public health agencies and under-vaccinated populations.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».