Addressing vaccine hesitancy and misinformation amidst Japan’s self-amplifying mRNA COVID-19 vaccine rollout
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As of 1 October 2024, Japan implemented a revised coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination strategy, shifting from a fully publicly funded model to one where costs are partially or fully borne by recipients. This new annual program targets individuals aged 65 and above, and those aged 60-64 at higher risk of severe illness, requiring them to cover some vaccination expenses. For others, the vaccine remains voluntary and self-funded. Notably, this program includes the world's first self-amplifying mRNA COVID-19 vaccine, zapomeran (Kostaive®, Meiji Seika Pharma Co., Ltd.) approved on 28 November 2023. This vaccine's innovative self-amplifying feature has ignited debates across media platforms, with widespread public division and confusion. The new vaccine encodes replicase proteins and the spike protein antigen, allowing for reduced doses of 5 µg compared to traditional mRNA vaccines that require 30 µg. However, concerns have been raised, primarily around four misconceptions: shedding, perpetual mRNA replication, integration into human DNA, and its non-approval situation outside Japan. Despite these scientifically unfounded concerns, they have fueled vaccine hesitancy, influenced by misleading information spreading rapidly on social media. Alarmingly, biased statements from an academic university and an academic society aggravate this hesitancy. Japan's history has experienced vaccine hesitancies in human papillomavirus and diphtheria-tetanus-pertussis vaccination cases. To prevent a public health crisis, it is crucial that governmental bodies and academic groups actively counter misinformation, advocating for evidence-based understanding and encouraging vaccination among those most at risk.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle