Community Fire Risk Reduction: Longitudinal Assessment for HomeSafe Fire Prevention Program in Canada
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Residential fires represent the third leading cause of unintentional injuries globally. This study aims to offer an overview and a longitudinal evaluation of the HomeSafe program implemented in Surrey in 2008 and to assess its effectiveness in mitigating fire-related outcomes. (2) Methods: Data were collected over a 12-year period (2008-2019). Assessed outcomes comprised frequency of fire incidents, residential fires, casualties, functioning smoke alarms, and contained fires. The effectiveness of each initiative was determined by comparing the specific intervention group outcome and the city-wide outcome to the pre-intervention period. (3) Results: This study targeted 120,349 households. HomeSafe achieved overwhelming success in decreasing fire rates (-80%), increasing functioning smoke alarms (+60%), increasing the percentage of contained fires (+94%), and decreasing fire casualties (-40%). The study findings confirm that the three most effective HomeSafe initiatives were firefighters' visits of households, inspections and installations of smoke alarms, and verifications of fire crew alarms at fire incidents. Some initiatives were less successful, including post-door hangers (+12%) and package distribution (+15%). (4) Conclusions: The HomeSafe program effectively decreased the occurrence and magnitude of residential fires. Lessons learned should be transferred to similar contexts to implement an evidence-based, consistent, and systematic approach to sustainable fire prevention initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».