The Association Between Cultural Tightness and COVID-19 Vaccine Confidence From 28 Countries: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Social norms provided a framework for understanding a variety of behaviors. Cultural tightness was introduced to measure the level of adherence to social norms and tolerance of deviant behavior. Objective: We aimed to explore the association between cultural tightness and COVID-19 vaccine hesitancy. Methods: A total of 44,339 participants aged 18 years and older were enrolled from 28 different countries between 2020 and 2022. We used the Vaccine Confidence Index (3 items related to evaluation of importance, effectiveness, and safety) with a 5-point Likert scale to collect COVID-19 vaccine confidence. Demographic information at the individual-level was obtained through the survey, while national-level data were sourced from the World Bank and Hofstede insights. Multilevel linear regressions with random effects for country were used to examine the association between cultural tightness and COVID-19 vaccine confidence. Results: Of the participants, 21,968 (50.2%) were male and 18,957 (43.3%) had an education level of university or above. Vietnam exhibited the highest level of confidence (mean 13.31, SD 1.71) on COVID-19 vaccine and Slovakia had the lowest level (mean 9.52, SD 0.14). The higher levels of cultural tightness were positively linked to greater vaccine confidence (β=1.94, 95% CI 1.72-2.15; P<.001) after controlling individual- and national- level variables. Individuals who were younger in age, female, had lower levels of educational level, or belonged to minority religious groups demonstrated a positive association with lower vaccine confidence. Hofstede's 5 cultural dimensions were not significantly associated with vaccine confidence. The level of vaccine confidence in 2021 (β=-0.54, 95% CI -0.67 to -0.37; P<.001) and 2022 (β=-0.23, 95% CI -0.34 to -0.10; P<.001) was lower than that observed in 2020. Conclusions: Lower level of cultural tightness might be positively associated with low vaccine confidence. Our findings offered the insight for designing tailor interventions to vaccine hesitancy in different cultural tightness context.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».