How People in Eight European Countries Felt About the Safety, Effectiveness, and Necessity of COVID-19 Vaccination: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Attitudes towards COVID-19 vaccination vary globally, influenced by political and cultural factors. This research aimed to assess the views of people without a healthcare qualification in Europe on COVID-19 vaccination safety, effectiveness, and necessity as well as how well informed they felt. The secondary outcomes focused on how respondents’ views were affected by demographic and context factors and included a comparison by country of the level of feeling well informed. Methods: A mixed-method cross-sectional online survey in eight European countries, using convenience sampling. Results: A total of 1008 adults completed the survey, 60% of whom were female. While only 44.1% considered the vaccines safe, 43.5% effective, and 44.9% necessary, 80.0% had been vaccinated. Four in ten adults strongly agreed that they were well informed, while over a quarter did not answer the question. Younger respondents, well-informed individuals, and German respondents were more inclined to perceive COVID-19 vaccination as both effective and necessary. Conclusions: Motivations for vaccination included perceived health and social benefits, while concerns included a preference for “natural immunity”, the rapid development of the vaccine, and potential unknown long-term effects. A correlation existed between respondents feeling well informed about the different COVID-19 vaccines in their country and the likelihood of having been vaccinated.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».