Do Canadians have favourable attitudes towards reintroducing mask mandates?
Notice bibliographique
Résumé
Like many countries, Canada faced a triple threat of respiratory illness (COVID-19, influenza, and respiratory syncytial virus) in the fall of 2022, after all COVID-19 measures had been lifted, placing significant pressure on the healthcare system (Tanne, 2022;Wright, 2022).Public health agencies were therefore urging the population to maintain preventive behaviours like masking indoors to help slow the spread of these viruses (Wright, 2022).Mask-wearing has been associated with a lower incidence of COVID-19 and has been shown to prevent the spread of respiratory viruses in general, including COVID-19 (Aravindakshan et al., 2022;Howard et al., 2021;Talic et al., 2021).Although governments recommended mask-wearing indoors, no mandates were reintroduced (Canadian Institute for Health Information, (n.d.); Wright, 2022).This may have been influenced by the perception that the population would reject the mandate, or worse, that it might trigger mass protests (Gaviola, 2022;Montpetit & MacFarlane, 2020).To optimize our COVID-19 responses and future pandemic preparedness, it would be important to determine the population's attitudes towards the reintroduction of mask mandates under conditions of heightened risk, and their socio-demographic predictors.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».