Hot Topic: A Systematic Review and Content Analysis of Heat-Related Messages During the 2021 Heat Dome in Canada
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: During the summer of 2021, western Canada experienced a deadly heat event. From the first heat alert to postevent reporting, thousands of media articles were published that reference the heat event. However, a gap remains in understanding how this communication chain-from the release of a public heat alert to information shared through media outlets to the public-currently operates to disseminate heat-related messaging across Canada. OBJECTIVE: To understand the role of digital media in delivering heat-health messaging during an extreme heat event in Canada. DESIGN: A qualitative content analysis was conducted using Canadian news articles published on the 2021 Heat Dome between June 2021 and February 2022 (n = 2909). The coding frame was designed to align with the basic framework for information gathering used in journalism (who, what, where, when, and how) and included both concept-driven and data-driven codes. RESULTS: Overall, 2909 unique media articles discussing the 2021 Heat Dome were identified, with the majority (74%) published by online news agencies (how). The highest article count was on June 29, 2021 (n = 159), representing 5% of the total data set (n = 2909) spanning 260 days (when); 57% of the identified locations were in British Columbia (where). Although we found that the top voices providing media-based heat-health messages are government officials (who), only 23% of articles included heat-health messaging that aligns with the government health alert bulletins released during extreme heat. In addition, heat-health messaging frequently included contradictory content, inconsistent language, or incorrect advice (what). CONCLUSION: The findings demonstrate clear opportunities to improve health communication related to extreme heat, perhaps most importantly, including updates to mass media messaging educating the public on heat-protective behaviors.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».