Titre de l'écran-titre (visionné le 13 décembre 2023) / Dans ce présent mémoire, nous entreprenons l'identification des facteurs qui exercent la plus grande influence dans la prise de décision concernant l'adhésion au programme de vaccination contre la COVID-19, particulièrement en ce qui concerne l'administration de doses multiples. Afin de scruter le processus décisionnel, nous utilisons les régressions linéaires avec régularisation afin de discriminer certaines variables. Nous optons ensuite pour une première approche qui fait appel à des modèles économétriques, incluant le modèle logit ordonné et le modèle Hurdle Poisson. Une deuxième approche repose sur l'apprentissage statistique, en exploitant un arbre de décision, l'algorithme de l'eXtreme Gradient Boosting, une forêt aléatoire, une analyse fondée sur les vecteurs de support, et enfin, un réseau de neurones. Les variables sont classifiées en cinq catégories majeures : les variables socioéconomiques, celles liées aux symptômes infectieux de la COVID-19, celles associées au risque perçu de contracter la COVID-19, les variables relatives à l'expérience personnelle des individus face à la COVID-19, ainsi que les facteurs liés aux interactions des individus avec ce virus. Les données proviennent de la firme de sondage Léger Marketing Opinion. Nos analyses révèlent que les variables socioéconomiques jouent un rôle central dans la décision d'adhérer au programme de vaccination et aux doses multiples. Notamment, les individus âgés de 50 ans et plus, détenant minimalement un diplôme de premier cycle universitaire, et disposant d'un revenu supérieur à 100 000 $, se montrent plus enclins à participer à l'effort de couverture vaccinale de masse en consentant à la réception de doses multiples. Les autorités publiques et sanitaires ne doivent toutefois pas omettre l'analyse de l'entourage des individus afin d'améliorer l'efficacité des politiques publiques. / In this master thesis, we endeavor to identify the factors that are most likely to exert an influence on decision-making regarding adherence to the COVID-19 vaccination program and the acceptance of multiple-dose vaccine injections. To analyze the decision-making process, We use regularized linear regressions to build a parsimonious model. We then use two primary approaches. Firstly, we employ econometric models, specifically the ordered logit model and the Hurdle Poisson. Secondly, we use statistical learning, encompassing a decision tree, the eXtreme Gradient Boosting algorithm, a random forest, support vector analysis, and a neural network. The variables under investigation fall within five broad categories : socio-economic factors related to infectious symptoms of COVID-19, perceived risk of developing COVID-19, individual experience of COVID-19, and individual relationships with COVID-19. The data utilized for analysis were obtained from Léger Marketing Opinion. Our findings divulge that socio-economic variables play a pivotal role in the decision-making process to endorse the vaccination program. Individuals aged 50 and above, possessing at least an undergraduate degree, and earning an income exceeding $100,000, demonstrate a greater likelihood of participating in mass vaccination coverage and consenting to multiple doses of vaccine injections. Nonethless, we emphasize that public and health authorities must not disregard the importance of scrutinizing the attitudes of those around them, in order to improve the elaboration of public policies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/131246 |
| Date | 26 March 2024 |
| Creators | Forgues, Rosalie |
| Contributors | Lacroix, Guy, Boucher, Vincent |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (vii, 43 pages), application/pdf |
| Coverage | Québec (Province) |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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