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Enregistrement W7072232326

Vaccine Hesitancy: Changing Priorities Towards a Lens of Compassion and Opportunity

2024· dissertation· en· W7072232326 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistrustIgnoranceHerd immunityPandemicEmpathyPoliticsPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vaccine hesitancy and refusal is an increasingly important topic, especially as concerns appear to be on the rise after the COVID-19 pandemic and subsequent vaccine rollout. While concerns about vaccines are often brushed off as ignorance or conspiracy, this is not necessarily the case. Rather, vaccine hesitancy and refusal highlight a lack of trust in the larger institutions these vaccines come to represent, such as medical, scientific, and political institutions. This is often rooted in both personal and historical reasons which need to be addressed, as they highlight larger societal issues. My research focuses on recent vaccine concerns in the Global North, with my own research being conducted in Southern Ontario, however, this is an issue that spans across space and time. Similarly to previous research on the topic, I found that underlying distrust due to negative experiences appeared to correlate with increased vaccine hesitancy and refusal. Hesitancy is also noted as an important potential area of intervention, as those who are hesitant appear to be more likely to change their minds with the help of compassionate interactions based in trust. Thus, hesitancy offers a much-needed opportunity for public health to engage with the public in a meaningful way, thereby both building trust in vaccines and the institutions they come to represent, as well as aiding in the maintenance of herd immunity in order to protect those who are vulnerable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0190,075
Communication savante0,0260,022
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0060,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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