Updating Health Canada’s Heat-Health Messages for the Environment and Climate Change Canada Heat Warning System: A Collaboration with Canadian Experts
Notice bibliographique
Résumé
It is critical to inform the public of the threat heat poses to health and provide actionable guidance on mitigating this risk before, during, and after heat events. To help educate the public during heat events, Health Canada works closely with Environment and Climate Change Canada (ECCC) to distribute heat-health messaging through a weather warning system. However, the warning system’s current list of messages dates back over a decade. Continually evaluating and updating messages is critical to ensure they are based on the best evidence available. A review was conducted to assess the existing heat-health messages and propose new messages based on recent empirical studies. The proposed messages were reviewed to ensure that readability and equity considerations were integrated. Academic, public health and meteorology experts across Canada reviewed the proposed messages and applied further revisions. The original list of heat-health messages included 12 messages. Based on the evidence and external reviews provided by 42 experts (academic: n = 9; public health: n = 22; meteorology: n = 11), messages were removed, merged, added and revised. The final list used by ECCC includes 30 messages. Health Canada’s heat-health messages disseminated through ECCC’s weather warning system were revised to ensure they are important, action-oriented, evidence-based, readable, equitable, regionally applicable, and timely. Ensuring these messages reflect current knowledge will be an ongoing and iterative process to support the public’s preparedness efforts to protect themselves and others during heat events.
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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 | 0,137 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».