Contesting COVID-19 vaccine hesitancy: realities and experiences among racialized immigrant and racialized non-immigrant individuals in Peel Region Canada
Notice bibliographique
Résumé
This article examines perceptions surrounding trusted COVID-19 information sources, factors underpinning competing COVID-19 sentiments, and perceived choice in COVID-19 vaccines among racialized immigrant and racialized non-immigrant communities. While vaccine equity is critical to control COVID-19, racialized and immigrant groups are less likely to have confidence in or receive a COVID-19 vaccine. Research on vaccine gaps often center on homogenizing vaccine hesitancy discourses, reinforcing assumptions that hesitancy amounts to blanket vaccine refusal. Fewer studies examine the spectrum of vaccine sentiments and decision making informed by wider sociocultural, historical, and political place-based dynamics in Canada. Drawing on in-depth interviews (n = 79) with racialized immigrants and racialized non-immigrants in the Peel Region Ontario Canada, the results reveal a complicated narrative of vaccine inequity and factors underpinning vaccine choices. Findings indicate vaccine (dis)trust is shaped by various personal, socio-structural and historical factors converge to shape vaccine acceptance and opposition. Findings indicate vaccine mandates increase COVID-19 vaccine uptake, even among people who distrusted the vaccine, yet undermine choice and reinforce cynicism, distrust, and anger towards government. This study suggests that multipronged, equity informed policy approaches rooted in anti-racist and anti-oppressive frameworks are needed to address COVID-19 vaccine inequities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».