Background Factors Affecting the Implementation of Food Safety Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
A peer-reviewed article Why don’t workers follow Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) guidelines? Socio-psychological models have been used to describe factors that influence the implementation of food safety management systems (FSMSs) in food processing facilities. The theory of planned behavior posits that perceived control over one’s own behavior, one’s attitude and the influence of others are antecedents of behavioral intention and/or behavior. The objectives of this study were to identify background factors that influence food safety behaviors of production workers in small and medium sized meat processing facilities and examine how these factors are applicable to the theory of planned behavior. Using a qualitative approach, the researchers conducted 13 in-depth interviews at five meat plants and two focus group interviews with representatives of government and industry agencies. These interviews generated 219 single-spaced pages of verbatim transcripts, which were analyzed by use of NVivo 7 software. Ten themes found in the data relate to elements in the theory of planned behavior that were demonstrated to be applicable to a meat processing establishment. Confirmation of factors having the strongest influence on production workers in meat plants may assist in developing targeted interventions that improve the implementation of FSMSs in the meat and other food processing sectors.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».