The majority of Canadians likely behaved as myopic rationalists rather than success-based learners when deciding on their first dose of COVID-19 vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Successful vaccine promotion communication strategies require knowing how eligible recipients will respond to the opportunity to get vaccinated. Two main classes of recipients are myopic rationalists, those who receive a dose of vaccine only if it maximizes their own instant benefit and if so, do it as soon as possible, and success-based learners, those who learn from others that they perceive to be most successful. Methods A recent study models these two decision-making types, and estimates the population proportion of myopic rationalists in each U.S. state. In this report, we fit a similar model to data on COVID-19 vaccine uptake across the Canadian provinces and territories. Results We estimated that 64% of Canadians behaved as myopic rationalists in taking the first dose of a COVID-19 vaccine, compared to an estimated 47% in the United States. Among the provinces, the lowest proportion of myopic rationalists was 0.51 in Saskatchewan, while the highest was 0.74 in Prince Edward Island. The correlation analysis suggested a positive correlation between the proportion of myopic rationalists and the average age across the Canadian provinces (Pearson-r = 0.71). Discussion Canadian health management may benefit from these results in tailoring the vaccine promotion communication strategies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».