Perception du risque lié aux maladies infectieuses évitables par la vaccination au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’inscrit une démarche exploratoire d’un nouveau concept en santé publique, celui de la perception du risque lié aux maladies infectieuses. Cette étude a pour objectif principal d’étudier comment certaines maladies infectieuses évitables par la vaccination sont perçues par différents groupes incluant des experts et des étudiants, et voir dans quelle mesure cette perception peut influencer la propension à investir dans la prévention. Pour cela un, questionnaire issu du paradigme psychométrique a été conçu et adapté aux maladies infectieuses. Ce questionnaire a été soumis aux experts du CIQ (Comité sur l’Immunisation au Québec), aux résidents en pédiatrie, et aux étudiants en santé communautaire et en épidémiologie. Cette étude a permis de décrire la perception du risque lié à certaines maladies infectieuses évitables par la vaccination au Québec selon les caractéristiques du paradigme psychométrique élaboré par Slovic. Elle a permis aussi de décrire la propension à payer et la propension à investir des participants pour prévenir ces maladies. Cette étude met en évidence des difficultés dans l’application du paradigme psychométrique pour caractériser les maladies infectieuses concernées. D’autres études doivent être menées pour confirmer ces résultats.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".