“Breaking down in tears, soaked in sweat, and sick from the heat”: Media‐based composite narratives of first responders working during the 2021 Heat Dome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the summer of 2021, a deadly, unprecedented multiday Heat Dome engulfed western Canada. As a result of this extreme heat event (EHE), emergency dispatchers received an unparalleled increase in incoming 911 calls for ambulance, police, and fire (as first responders) services to attend to hundreds of heat-vulnerable community members succumbing to the heat. With 103 all-time heat records broken during this EHE and indoor temperatures of nearly 40°C, the first responders attending these calls faced extensive job demands and highly challenging operating conditions. Initial investigations have explored the health system-level impacts; however, little has been done to explore the impact on the first responders themselves. Therefore, this study aimed to improve our understanding of EHEs' impacts on the operational capabilities and health of first responders, specifically police, fire, ambulance, and dispatch services. METHODS: A systematized review and content analysis of media articles published on the 2021 Heat Dome in Canada was conducted (n = 2909), and four media-based composite narratives were developed highlighting police, fire, ambulance, and dispatch services. The Job Demands-Resources (JD-R) model was applied as a theoretical framework for occupational burnout. RESULTS: The media-based composite narratives highlighted that first responders faced record-breaking call volumes, increased mental-health-related claims, and exhaustive heat-related physiological stress. Using the JD-R model as a theoretical framework for occupational burnout, we identified three measures of stressful job demand: work overload (e.g., the surge in call volume, firefighters responding to medical emergencies), emotional demands (e.g., severe medical emergencies, sudden deaths, unresponsive patients, distraught family members), and physical demands (e.g., resuscitation in personal protective equipment, heat-related illness). CONCLUSION: The experiences described underscore the importance of supporting first responders during work in extreme heat conditions. These findings have important implications for addressing rising rates of burnout during and following public health crises, such as EHEs, a problem that is increasingly being recognized as a threat to the Canadian public healthcare system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».