COVID-19 InfoVaccines: A WHO-supported educational project to promote COVID-19 vaccination information among professionals and the general population
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 vaccine uptake varied across countries, in part due to vaccine hesitancy fueled by a lack of trustworthy information. To help health workers provide evidence-based answers to common questions about COVID-19 vaccines and vaccination, and thereby, assist individuals´ decisions on vaccine acceptance, COVID-19 InfoVaccines, a joint WHO-EU project, was launched in February 2021 to support COVID-19 vaccine rollout in 6 Eastern European countries. COVID-19 InfoVaccines was made available in seven languages and shared on social media networks. A total of 262,592 users accessed COVID-19 InfoVaccines.com between February 11, 2021, and January 31st, 2023. The users were most interested in: general questions; vaccine efficacy and duration of protection; vaccine safety; vaccine co-administration, and dose-interval and interchangeability; though the interest in a specific theme varied in function of the epidemiological situation. A total of 118,510 (45.1%) and 46,644 (17.7%) users scrolled up to 35% and 75% of the COVID-19 InfoVaccines webpage, respectively. The average engagement rate was 71.61%. The users accessed COVID-19 InfoVaccines from 231 countries and territories, but the majority were in Ukraine (N = 38,404; 14.6%), Spain (N = 23,327; 8.9%), and Argentina (N = 21,167; 8.1%). Older Facebook users were more interested in COVID-19 information than younger individuals (X2 p-value < .0001). Two hundred twenty-eight videos were shared on YouTube. The average Click-Through-Rate on Facebook was 7.82%, and that on YouTube was 4.4%, with 60 videos having a Click-Through-Rate >5%, falling in the range of average YouTube video Click-Through-Rate (2% – 10%). As misinformation about vaccines and vaccination spreads easily and can negatively impact health-related decisions, initiatives like COVID-19 InfoVaccines are crucial to facilitate access to reliable information.
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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».