COVID-19 Vaccine Confidence, Hesit Ancy And Refusal Among Hh Heads Of Municipality Of Pontevedra, Capiz
Notice bibliographique
Résumé
This study primarily investigated the level of COVID-19 vaccine confidence, hesitancy and refusal among household heads of the municipality of Pontevedra during COVID-19 pandemic. A random sample of 372 household heads in a total of 12,071 households (PHO, 2021) in the municipality served as respondents of the study. A validated and pilot-tested researcher-made questionnaire was used as research instrument distributed using both online platform (Google Forms) and in printed questionnaire. Findings indicate that household heads in the municipality of Pontevedra are mostly females, in their mid-forties, married, Roman Catholic, College graduate, headed a household of five with a family member of less than 5 years old and a senior citizen, unemployed, with family monthly income below the poverty line, no medical insurance and stayed in the place for a quarter of a century. Majority of the HH heads have not been tested for COVID-19, has not been diagnosed by health care professionals based on symptoms only, had no in-person contact with anyone infected with COVID-19; and majority of them have no comorbidities or pre-existing health conditions. Moreover, HH heads are aware that they are quite unlikely to get COVID-19 and very closely complied about guidelines for COVID-19. Most of the HH heads in Pontevedra are COVID-19 Vaccine Confident, have a high level of social cohesion and trust during COVID-19, somewhat satisfied with the COVID-19 Control, and somewhat agree to receive COVID-19 Vaccination. There are significant differences on the mean vaccine confidence scores when HH heads are classified according to their age, highest educational attainment, employment status, and family monthly income. COVID-19 Vaccination response of HH Heads was significanly related with their profile variables (highest educational attainment, employment status, and estimated monthly income), their COVID-19-related profile, their extent of COVID-19 impact, their level of social cohesion and trust, and their level of satisfaction with the COVID-19 control.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».