Is resistance to Covid-19 vaccination a “problem”? A critical policy inquiry of vaccine mandates for healthcare workers
Notice bibliographique
Résumé
As the COVID-19 global vaccination campaign was launched in December of 2020, vaccination became mandatory for many healthcare workers (HCWs) worldwide. Large minorities resisted the policy, and the responses of authorities to this resistance led to damaged professional reputations, job losses, and suspension or termination of practice licenses. The joint effect of dismissals, early retirements, career changes, and vaccine injuries disabling some compliant HCWs from adequate performance has exacerbated existing crises within health systems. Nevertheless, leading health authorities have maintained that the benefits of a fully vaccinated healthcare labor force-believed to be protecting health systems, vulnerable patient populations, and even HCWs themselves-achieved through mandates, if necessary, outweigh its potential harms. Informed by critical policy and discourse traditions, we examine the expert literature on vaccine mandates for HCWs. We find that this literature neglects evidence that contradicts official claims about the safety and effectiveness of COVID-19 vaccines, dismisses the science supporting the contextual nature of microbial virulence, miscalculates patient and system-level harms of vaccination policies, and ignores or legitimizes the coercive elements built into their design. We discuss the implications of our findings for the sustainability of health systems, for patient care, and for the well-being of HCWs, and suggest directions for ethical clinical and policy practice.
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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 | 0,106 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,080 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| 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 ».