Beach day or deadly heatwave? Content analysis of media images from the 2021 Heat Dome in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During extreme heat events (EHEs) the public often learns about health protective actions through the media. Visual news coverage can act as a powerful tool to help convey complex health protective actions to the public. Despite the importance of images in helping the public understand the risk, there has been no systematic analysis to assess what images have been used by media outlets in Canada during EHEs. This paper helps to fill that gap by analyzing how the Canadian media visually communicated the risks of extreme heat to the public during the unprecedented 2021 Heat Dome. A review of thousands of online news media articles published about the 2021 Heat Dome in Canada was conducted on five subscription news databases. Overall, 845 images were coded to identify denotative, connotative, and ideological content. Only 16% of these published images implied that heat was dangerous, of which only 40% depicted people, and 46% implied human suffering. Our findings demonstrate that the majority of images used in Canadian news coverage on the 2021 Heat Dome are incompatible with, and frequently contradict, evidence-based heat protective actions. Governments, public health agencies, and other stakeholders engaged in distributing heat preparedness messaging (e.g., journalists) should prioritize improving the images of extreme heat in news coverage to align with evidence-based public health messages. With rising global temperatures due to climate change and the associated increases in the frequency and intensity of extreme heat events, prioritizing these actions is critically important to offset the threat posed to public health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».