“<i>If It’s My Time”</i>: A Qualitative Study of COVID-19 Vaccine Intention Among a Sample of Arab Americans
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about vaccine willingness in Arab Americans. It stands to reason that factors such as increased risks of experiencing xenophobia and discrimination and limited social support, particularly among new immigrants, may influence COVID-19 vaccine willingness among Arab Americans. We qualitatively investigate the psychological, social, and physical impacts of the COVID-19 pandemic on Arab Americans and explore how these experiences may have influenced COVID-19 vaccine perceptions and behaviors. We conducted a qualitative study following an interpretivist, inductive paradigm among a subset of Arab Americans (N=23) living in the US between April and July 2021. We identified four broad categories of themes: individual factors contributing to COVID-19 vaccine willingness, perceptions of the US government and the public health response, the impact of media on the COVID-19 pandemic and perceptions about the COVID-19 vaccine, and perceived COVID-19 severity. COVID-19 vaccine willingness was based on participants’ perception of the severity of the COVID-19 pandemic, protecting their health and that of others in their social circle, a work or school requirement, or fulfilling a greater social responsibility. Though our study disproportionately represented those who were vaccine-willing, participants referenced stories about people in their immediate and distal networks who were unwilling to be vaccinated. There are complex connections between individual well-being, community identity and belonging, and health for Arab Americans that deserve additional attention.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».