COVID-19 vaccine behaviour among citizens of the Métis Nation of Ontario: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of the current COVID-19 pandemic is not shared equally in Canadian society, with Indigenous Peoples being disproportionately affected. Moreover, there is a lack of research pertaining to vaccination behaviour in Métis communities. This Métis-specific and Métis-led qualitative study endeavours to understand COVID-19 vaccine behaviour among citizens of the Métis Nation of Ontario (MNO). METHODS: Data was collected via one-on-one interviews. Participants were recruited via the MNO's existing social media channels. Participants filled out a screening survey indicating their intention to vaccinate against COVID-19 as yes, no, or unsure. Sixteen participants (9 yes, 3 unsure, 4 no) were interviewed. Interviews averaged 30 min, and the questions and probes were developed in collaboration with the MNO. The interviewer received Métis-specific cultural safety training. Interviews were transcribed verbatim and uploaded to NVivo 12. RESULTS: A deductive analysis using the Social Ecological Model framework (SEM) for vaccine behaviour and two blinded coders was used to understand the data. An additional factor, COVID-19 public health measures, was added to the framework to better capture the experiences of participants during the COVID-19 pandemic. Overall, the factors with the greatest number of coded references included Vaccine roll-out and availability, Organization of the public into priority groups, Public discourse, Interpersonal influences, Interface with health professionals, Knowledge state, Trust, and Vaccine risk perception. Bandwagoning (following others' behaviour) and Freeloading (perceiving enough people have been vaccinated), both factors of the SEM, were not discussed. Yes, no, and unsure participant groups were compared to understand the influences of each factor based on COVID-19 vaccination intention. CONCLUSIONS: MNO citizens COVID-19 vaccine behaviour was negatively and positively influenced by a number of factors. This information will allow the MNO and public health units to better tailor their messaging for COVID-19 vaccine uptake campaigns and future pandemic emergencies.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».