Developing a harmonized heat warning and information system for Ontario: a case study in collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heat wave early warning systems help alert decision-makers and the public to prepare for hot weather and implement preventive actions to protect health. Prior to harmonization, public health units across Ontario either used independent systems with varying methodologies for triggering and issuing public heat warnings or did not use any system. The federal government also issued heat warnings based on different criteria. During heat events, adjacent public health units in Ontario and the federal government would routinely call heat warnings at different times with separate public messages, leading to confusion. This article describes the collaborative process and key steps in developing a harmonized Heat Warning and Information System (HWIS) for Ontario. SETTING: Public health units across Ontario, Canada, collaborated with the federal and provincial government to develop the harmonized HWIS for Ontario. INTERVENTION: In 2011, stakeholders identified the need to develop a harmonized system across Ontario to improve heat warning services, warning criteria, and health messaging. Through a 5-year process facilitated by a non-governmental organization, the three levels of government collaborated to establish the Ontario HWIS. OUTCOMES: The province-wide HWIS was implemented in 2016 with the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care's release of the harmonized HWIS Standard Operating Practice, which outlined the notification and warning process. IMPLICATIONS: The lessons learned could help spur action in other provinces and jurisdictions internationally in the development of similar health evidence-based warning systems, including in particular those for protecting public health during extreme heat events.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».