Navigating the uncertainty: A novel taxonomy of vaccine hesitancy in the context of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy remains a significant and evolving public health challenge. The COVID-19 pandemic has created a unique decision context with significant uncertainty caused by the novelty of the disease being targeted, unfamiliarity with the vaccines being offered, misinformation, and strong handed government measures. In an effort to extend our understanding of vaccine hesitancy to the high uncertainty decision environment presented by COVID-19, we present a novel taxonomy of the determinants of vaccine hesitancy, based on an inductive analysis of qualitative data gathered during the COVID-19 pandemic. We report on focus group data from a purposive sample of 18 Canadians with varying sociodemographic characteristics and COVID-19 vaccination attitudes. An inductive thematic analysis of this data reveals eight core themes related to vaccine hesitancy: values, trust, social environment, personal anecdotes, environmental fluctuation, prior knowledge, perceived risk & systems of care. We explore these core themes as well as 25 sub-themes, contrasting them with previous models of vaccine hesitancy and suggesting potential strategies for public health professionals.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».