Firefighter Staffing Model Implications on Fire Casualties and Fire Loss: Life Safety and Socio-Economic Impacts of the Fire Service
Notice bibliographique
Résumé
Fire and rescue services are considered a staple among services provided by governments to local communities. Local governments are often charged with providing these services, especially across the United States and Canada. As with any professional service, there are standards set forth in order to ensure services are adequate and provide equity to the citizens that they serve. The purpose of this dissertation will be to delve into the common staffing configurations of career fire departments across the United States and Canada, particularly related to staffing levels on fire engines and ladder trucks. Fire departments utilize various staffing models, but commonly, fire engines and ladder trucks have complements of three or four firefighter crews in career departments in the United States and Canada. Industry standards suggests that a minimum of four firefighters should be staffed on each of these apparatus types. However, as a standard, there is flexibility for local departments to staff according to need, whether based on fiscal need or service demand. This dissertation examines correlations between staffing fire engines and ladder trucks with three personnel and higher property loss, as well as greater numbers of human casualties related to fire, verses communities that staff these apparatuses with four personnel. Data was collected from career fire departments across the United States and Canada, then statistically analyzed to determine if there was a correlation of lower staffing and higher property loss and greater human casualties as the result of fire incidents. The results illustrated some surprise findings where it is questionable if staffing levels impact fire loss and human casualties.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».