Assessing the language availability, readability, suitability and comprehensibility of heat-health messaging content on health authority webpages and online resources in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Heat-health communication initiatives are a key public health protection strategy. Therefore, understanding the potential challenges that all Canadians and specific groups, such as those facing literacy barriers and non-native language speakers, may experience in accessing or interpreting information, is critical. This study reviewed and evaluated the language availability, readability, suitability, and comprehensibility of heat-related webpages and online resources ( n = 417) published on public health authority websites in Canada ( n = 73). Six validated readability scales and a comprehensibility instrument were used. Most content was presented in English (90 %); however, only 7 % of the online resources were available in more than one language. The average reading grade level of the content (grade 8) exceeded the recommended level (grade 6), and only 22 % of the content was deemed superior for suitability and comprehensibility. Our study evaluating web-based materials about extreme heat published by Canadian health authorities provides evidence that the current language availability, readability, suitability, and comprehensibility may be limiting the capacity for members of the public to discern key messaging. To ensure all Canadians can access and interpret information related to heat-health protection, public health authorities may consider translating their materials into additional languages and incorporating a readability evaluation to improve public understanding. • Heat events are public health emergencies that impact those with literacy barriers. • Heat-health communication initiatives are a key public health protection strategy. • The average reading grade level of the content exceeded the recommended level. • The current readability may limit the public's ability to discern key messaging. • Health authorities may consider translating their materials into more languages.
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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».