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Record W3088658738 · doi:10.4000/rfsic.9866

Une approche communicationnelle participative pour la vaccination et la prévention contre la grippe en milieu hospitalier. De la grippe saisonnière à la Covid-19

2020· article· fr· W3088658738 on OpenAlexaffabout
Isaac Nahón-Serfaty, Ivan Ivanov

Bibliographic record

VenueRevue française des sciences de l’information et de la communication · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicVaccine Coverage and Hesitancy
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une recherche — action menée au sein d’un hôpital situé à Ottawa, au cœur de la capitale canadienne. Elle vise à augmenter le taux de vaccination contre l’influenza auprès du personnel infirmier et s’est déroulée en deux temps. Tout d’abord, nous avons réalisé un diagnostic des opinions des infirmières/ers de l’hôpital via deux groupes de discussions. Ensuite, nous avons élaboré des principes stratégiques de communication, avant de les discuter, valider ou infirmer dans un atelier mené auprès des gestionnaires et du personnel non-cadre de l’hôpital. Nous avons découvert deux pôles majeurs d’opinions : un qui est représentatif des personnes qui reçoivent le vaccin, mais qui expriment des doutes sur l’efficacité de l’immunisation et un autre, qui est caractéristique de ceux qui décident de ne pas recevoir le vaccin et qui, sans être des militants « antivaxx », sont prêts à reconsidérer leur avis. Nos résultats révèlent ainsi des barrières communicationnelles et discursives à surmonter comme la fragmentation des informations qui alimente le scepticisme sur la vaccination, les discours de gestion et de contrainte émanant de la direction de l’hôpital et la perception d’opacité quant aux informations diffusées sur l’efficacité du vaccin antigrippal. La tenue de l’atelier nous a permis d’observer la manière dont les gestionnaires remettaient en question certaines idées stratégiques qui avaient guidé jusqu’à présent leur stratégie de communication afin d’adopter une approche de type « strategizing », qui permet l’émergence d’une « direction organisationnelle » vers le changement. In fine, nous avons enquêté comment la Covid-19 a impacté les prédispositions « pour ou contre » la vaccination antigrippale et nous avons constaté un renforcement des convictions préexistantes avec quelques nuances importantes que cet article propose de discuter.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.053
metaresearch head score (Gemma)0.068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.282

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0530.068
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0090.006
Scholarly communication0.0100.009
Open science0.0030.012
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.004

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.323 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2020
Admission routes2
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