Media-Based Post-Event Impact Analysis of the 2021 Heat Dome in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented 2021 Heat Dome caused wide-ranging and long-lasting impacts in western Canada, including 619 confirmed heat-related deaths in British Columbia, a doubling of emergency medical calls, increased hospitalisations, infrastructure failures and stress on plants and animals. However, such varied socio-economic consequences of extreme heat can be challenging to capture using a single post-event analysis method. Therefore, there is a need to explore alternative approaches and data sources. Using the 2021 Heat Dome as a case study, a post-event analysis using online news media articles (n = 2909) from 5 subscription news databases and a grey literature search was conducted to identify the socio-economic impacts of the extreme heat event in Canada. The articles reported a wide range of effects to the natural environment (n = 1366), social infrastructure and services (n = 1121), human health (n = 1074), critical infrastructure (n = 988) and the private sector (n = 165). The media-based post-event analysis captured various impacts, some of which have not been identified through other data sources and approaches. Overall, we show that media analysis can complement traditional post-event analysis methods and provide additional perspectives to governments and public health and safety officials.
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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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».