Les parents qui hésitent à faire vacciner leurs enfants : une mise à jour
Bibliographic record
Abstract
La plupart des parents canadiens s’assurent que leurs enfants soient vaccinés aux moments prévus, mais les dispensateurs de soins rencontrent souvent des parents réticents face à la vaccination ou qui refusent les vaccins recommandés. Le présent point de pratique propose aux cliniciens des conseils fondés sur des données probantes afin de composer avec les parents qui hésitent à faire vacciner leur enfant. Les étapes s’établissent comme suit: 1) Comprendre le rôle essentiel du dispensateur de soins dans la prise de décision des parents et ne pas exclure de sa pratique ceux qui refusent la vaccination; 2) utiliser des techniques d’entrevue axées sur la présomption et la motivation pour cibler les inquiétudes précises à l’égard des vaccins; 3) dans une langue claire et concrète, présenter avec justesse et précision les données démontrant les risques des maladies et les avantages des vaccins; 4) soulager la douleur causée par la vaccination et 5) insister sur le fait que la « protection collective » n’est pas garante d’une protection individuelle. La vaccination est l’une des mesures de santé préventives les plus importantes, puisqu’elle a sauvé des millions de vies. Il est prioritaire de répondre aux inquiétudes des parents qui hésitent à faire vacciner leurs enfants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".