From Starmer's scuffle to the Siege of Ottawa: the resistible rise of the anti-vaxxers
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the energy and aggressiveness of the campaigns against mitigating transmission of Covid-19 during the pandemic, and especially against vaccination. These campaigns have brought anti-vaxx sentiments into the limelight with a vengeance. The aim of the article is to seek a better understanding of the forms that the contemporary anti-vaxx movements can take and what is fuelling them. It has three parts. The first describes recent anti-vaxxer actions in the UK, France, Austria and Canada, highlighting the siege of Ottawa. The second part draws on the history of anti-vaxx movements in the UK and the USA for insights into their militancy; and in the third part there is an exploration of ideas about what makes anti-vaxx platforms so attractive and who is drawn towards them. Countering anti-vaxxer propaganda requires an understanding of the pathways by which the information spreads. False narratives will move from anti-vaccine echo chambers to mass audiences via social-media sharing, as well as coverage in local and mainstream media. Countering this misinformation all along the pathway requires a whole-of–society effort that is multifaceted, tolerant of short-term setbacks, and persistent even in challenging conditions. The NHS faces the whole of society. Could it, in its present state, be the vehicle for engaging the anti-vaxxer movements?
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».