Exploring the Determinants of the Perceived Risk of Food Allergies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Food allergies are emerging health risks in much of the Western world, and some evidence suggests prevalence is increasing. Despite lacking scientific consensus around prevalence and management, policies and regulations are being implemented in public spaces (e.g., schools). These policies have been criticized as extreme in the literature, in the media, and by the non-allergic population. Backlash appears to be resulting from different perceptions of risk between different groups. This article uses a recently assembled national dataset (n = 3,666) to explore how Canadians perceive the risks of food allergy. Analyses revealed that almost 20% self-report having an allergic person in the household, while the average respondent estimated the prevalence of food allergies in Canada to be 30%. Both of these measures overestimate the true clinically defined prevalence (7.5%), indicating an inflated public understanding of the risks of food allergies. Seventy percent reported food allergies to be substantial risks to the Canadian population. Multivariate logistic regression models revealed important determinants of risk perception including demographic, experience-based, attitudinal, and regional predictors. Results are discussed in terms of understanding emerging health risks in the post-industrial era, and implications for both policy and risk communication.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».