Exploring vaccination attitudes in African communities in Canada: A mixed-methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Vaccine hesitancy is a complex issue influenced by many interacting factors. While literature on its contributing causes continues to expand, there is limited research on the contextual and cultural dynamics that shape vaccine hesitancy among African-born individuals in Canada. Identifying and understanding these factors is critical in developing targeted health interventions that address specific barriers to vaccination within this community. The study aims to explore the unique socio-cultural and context-specific elements of vaccine hesitancy among African community members living in Canada. METHODS AND ANALYSIS: The study will use a mixed-methods approach to investigate vaccine hesitancy among African community members living in Southwestern Ontario. In the qualitative study, we will conduct semi-structured interviews and participatory focus groups within each of the selected study areas: London, Windsor and Chatham-Kent. The qualitative data will be collected, transcribed and then analyzed thematically using NVivo 12. For the quantitative study, we will provide participants with surveys to accurately assess the predictors of vaccine hesitancy. The quantitative data will be analyzed using logistic regression to explore how socio-cultural influences, trust, and accessible information impact vaccine hesitancy. DISCUSSION: This study addresses a significant gap in existing literature by providing cultural and contextual insights on the drivers of vaccine hesitancy among African-born individuals. Using a mix-method design, the study offers a rich understanding of the influences shaping vaccine decision-making. The findings will support the development of health policies and interventions aimed at improving overall health outcomes for African communities within Canada.
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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 | 0,027 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».