La pandémie en ligne: Comment faire face à l'hésitation vaccinale et à l'infodémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
L 'émergence de la pandémie de COVID-19 dans les dernières semaines de 2019 a déclenché des ramifications médicales, économiques et sociales incommensurables. 1 Au moment de la rédaction du présent document, 3,8 millions de cas de COVID-19 et 40 000 décès ont été signalés au Canada. 2 Bien que de nombreux vaccins sécuritaires et efficaces existent contre les micro-organismes qui peuvent devenir pandémiques, dont le SARS-CoV-2 (l'agent causal du COVID-19), 3 leur développement, bien que nécessaire, est insuffisant.Si le public n'a pas une perception positive de l'utilité et de la sécurité des vaccins, ces derniers sont inutiles au niveau de la population.4,5 Il existe donc un besoin important d'interventions et de politiques visant à favoriser l'acceptation des vaccins par la communauté.L'Organisation mondiale de la santé (OMS) définit l'hésitation vaccinale comme un "retard dans l'acceptation ou le refus des vaccins malgré la disponibilité des services de vaccination".6 Les sceptiques des vaccins sont aussi vieux que les vaccins eux-mêmes; lorsque Edward Jenner a introduit pour la première fois le vaccin contre la variole en 1796, il a été décrié comme un "outil satanique s'opposant à la volonté de Dieu" et a conduit à la création de la première Ligue anti-vaccination.7,8 Aujourd'hui, la mise en place d'un vaccin doit faire face à un nouveau type de pandémie, appelée "infodémie", qui désigne la "distribution rapide d'informations sur une plateforme électronique dans le but d'informer la santé publique et les politiques".9 Dans le contexte de COVID-19, cela a entraîné une surabondance d'informations exactes et erronées.10 En particulier, les plateformes de médias sociaux ont été impliquées dans la diffusion de fausses informations.Les groupes anti-vaccins, dont la "Disinformation Dozen", continuent de gagner en popularité, 11 et les vidéos antivaccins sur YouTube sont beaucoup plus visionnées que les vidéos provaccins.12 La diffusion de fausses informations pendant les épidémies remonte au Moyen Âge. 13 À l'époque moderne,
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».