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Enregistrement W6964355556 · doi:10.25384/sage.c.6683577

Believing in science: Linking religious beliefs and identity with vaccination intentions and trust in science during the COVID-19 pandemic

2023· other· en· W6964355556 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityLegitimacyIdeologyPandemicIdentity (music)SkepticismPublic healthPublic trustScientific evidence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite evidence supporting numerous scientific issues (e.g. climate change, vaccinations) many people still doubt the legitimacy of science. Moreover, individuals may be prone to scepticism about scientific findings that misalign with their ideological beliefs and identities. This research investigated whether trust in science (as well as government and media) and COVID-19 vaccination intentions varied as a function of (non)religious group identity, religiosity, religion–science compatibility beliefs, and/or political orientation in two online studies (N = 565) with university students and a Canadian community sample between January and June 2021. In both studies, vaccination intentions and trust in science varied as a function of (non)religious group identity and beliefs. Vaccine hesitancy was further linked to religiosity through a lack of trust in science. Given the ideological divides that the pandemic has exacerbated, this research has implications for informing public health strategies for relaying scientific findings to the public and encouraging vaccine uptake in culturally appropriate ways.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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