Evidence synthesis - Evaluating risk communication during extreme weather and climate change: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Communicating risk to the public continues to be a challenge for public health practitioners working in the area of climate change. We conducted a scoping literature review on the evaluation of risk communication for extreme weather and climate change to inform local public health messaging, consistent with requirements under the Ontario Public Health Standards (OPHS), which were updated in 2018 to include effective communication regarding climate change and extreme weather. METHODS: Search strategies were developed by library information specialists and used to retrieve peer-reviewed academic and grey literature from bibliographic databases (Medline, Embase, Scopus and CINAHL) and Google country specific searches, respectively. The search strategy was validated through a workshop with experts and community stakeholders, with expertise in environment, health, emergency management and risk communication. RESULTS: A total of 43 articles were included. These articles addressed issues such as: climate change (n = 22), flooding (n = 12), hurricane events (n = 5), extreme heat (n = 2), and wild fires (n = 2). Studies were predominantly from the US (n = 14), Europe (n = 6) and Canada (n = 5). CONCLUSION: To meet the OPHS 2018, public health practitioners need to engage in effective risk communication to motivate local actions that mitigate the effects of extreme weather and climate change. Based on the scoping review, risk communication efforts during short-term extreme weather events appear to be more effective than efforts to communicate risk around climate change. This distinction could highlight a unique opportunity for public health to adapt strategies commonly used for extreme weather to climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,305 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».