Dynamic role of personality in explaining COVID-19 vaccine hesitancy and refusal
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy and refusal are threats to sufficient response to the COVID-19 pandemic and public health efforts more broadly. We focus on personal characteristics, specifically personality, to explain what types of people are resistant to COVID-19 vaccination and how the influence of these traits changed as circumstances surrounding the COVID-19 pandemic evolved. We use a large survey of over 40,000 Canadians between November 2020 and July 2021 to examine the relationship between personality and vaccine hesitancy and refusal. We find that all five facets of the Big-5 (openness to experience, conscientiousness, extraversion, agreeableness, and negative emotionality) are associated with COVID-19 vaccine refusal. Three facets (agreeableness, conscientiousness, and openness) tended to decline in importance as the vaccination rate and COVID-19 cases grew. Two facets (extraversion and negative emotionality) maintained or increased in their importance as pandemic circumstances changed. This study highlights the influence of personal characteristics on vaccine hesitancy and refusal and the need for additional study on foundational explanations of these behaviors. It calls for additional research on the dynamics of personal characteristics in explaining vaccine hesitancy and refusal. The influence of personality may not be immutable.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».