COVID-19 vaccination intention and vaccine hesitancy among citizens of the Métis Nation of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective is to measure the influence of psychological antecedents of vaccination on COVID-19 vaccine intention among citizens of the Métis Nation of Ontario (MNO). METHODS: A population-based online survey was implemented by the MNO when COVID-19 vaccines were approved in Canada. Questions included vaccine intention, the short version of the "5C" psychological antecedents of vaccination scale (confidence, complacency, constraint, calculation, collective responsibility), and socio-demographics. Census sampling via the MNO Registry was used achieving a 39% response rate. Descriptive statistics, bivariate analyses, and multinomial logistic regression models (adjusted for sociodemographic variables) were used to analyze the survey data. RESULTS: The majority of MNO citizens (70.2%) planned to be vaccinated. As compared with vaccine-hesitant individuals, respondents with vaccine intention were more confident in the safety of COVID-19 vaccines, believed that COVID-19 is severe, were willing to protect others from getting COVID-19, and would research the vaccines (Confident OR = 19.4, 95% CI 15.5-24.2; Complacency OR = 6.21, 95% CI 5.38-7.18; Collective responsibility OR = 9.83, 95% CI 8.24-11.72; Calculation OR = 1.43, 95% CI 1.28-1.59). Finally, respondents with vaccine intention were less likely to let everyday stress prevent them from getting COVID-19 vaccines (OR = 0.47, 95% CI 0.42-0.53) compared to vaccine-hesitant individuals. CONCLUSION: This research contributes to the knowledge base for Métis health and supported the MNO's information sharing and educational activities during the COVID-19 vaccines rollout. Future research will examine the relationship between the 5Cs and actual uptake of COVID-19 vaccines among MNO citizens.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».