Vaccination behavior under uncertainty: A longitudinal study on factors associated with COVID-19 vaccination behavior in Japan with focus on the effect of close others’ vaccination behavior
Notice bibliographique
Résumé
Experiencing apprehension and uncertainty toward the newly developed COVID-19 vaccines may be natural, but having people receive the vaccination is crucial in managing the pandemic. The present study aimed to examine how the beliefs, attitudes, and how the change in close others’ vaccination behavior from the beginning of the vaccine distribution predict the COVID-19 vaccine behavior today among Japanese sample. We conducted a longitudinal web-based survey at three time points between May 14-16, 2021 and August 12-18, 2022. At time 3, there were 1046 participants (mean age = 48.81, SD = 14.07, range = 20-80). 73% of the participants had received three or more shots at time 3, and when conducting ordinal logistic regression with intercept and slope of “Do you know anyone close to you who got vaccinated for COVID-19?” and intercept and slope of “Do you know anyone close to you who is saying they will not get vaccinated for COVID-19?,” COVID-19 vaccine uncertainty, COVID-19 risk perception, social norm of COVID-19 vaccination, COVID-19 vaccine attitude, gender, age, health status, impact of COVID-19 on life, experiences of testing positive for COVID-19, general vaccine attitude, knowledge of COVID-19 and big-five personality factors, the two intercepts were the two crucial factors in predicting later vaccination behaviors in relation with other factors. The result indicates that regardless of what attitudes people have toward vaccines, the initial status of the close others’ behavior is related relatively strongly to individuals’ vaccination behavior one and three months later.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».