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Enregistrement W2157012683 · doi:10.1111/j.1744-7976.2006.00060.x

Does Canada Need Mandatory HACCP? Evidence from the Ontario Food Processing Sector

2006· article· en· W2157012683 sur OpenAlexaffvenueabout
Deepananda Herath, Spencer Henson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyHazard analysis and critical control pointsBusinessTraceabilityCritical control pointControl (management)Risk analysis (engineering)Food processingFood industryMarketingProcess managementOperations managementComputer scienceFood scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The likelihood of the voluntary adoption of hazard analysis and critical control point (HACCP) among food processing firms is evaluated by exploring the perceptions of food safety managers with respect to a range of possible motivating factors including the exogenous pressure to adopt HACCP, efficacy of existing food safety controls, perception that HACCP will improve the firm's food safety controls, relative costs and benefits of HACCP implementation, impact of HACCP on business performance, and the nature of barriers to implementing HACCP. While market‐based factors exert substantial pressure on firms to adopt HACCP, many food safety managers perceive that their existing food safety controls are adequate to meet existing food safety demands. While good manufacturing practice (GMP) and traceability are considered the most efficacious food safety controls, HACCP is most often perceived to provide intangible and “incidental” benefits that are often not recognized by food safety managers a priori. An important barrier to the voluntary adoption of HACCP is the perceived questionable appropriateness of HACCP for enhancing food safety controls, while financial constraints can be an absolute barrier to implementation. The results suggest a number of potential strategies through which the implementation of HACCP might be facilitated and enhanced through cooperation and coordination between regulators and industry organizations. La probabilité que les entreprises de transformation des aliments adoptent volontairement le système HACCP (analyse des risques et maîtrise des points critiques) a étéévaluée en examinant les perceptions des gestionnaires de sécurité alimentaire envers certains facteurs de motivation possibles tels que la pression exogène, l'efficacité des moyens de contrôle existants, la perception voulant que le système HACCP améliore le contrôle de la sécurité alimentaire de l'entreprise, les coûts et les avantages relatifs de la mise en place du système, les répercussions du système sur la performance de l'entreprise et la nature des obstacles à la mise en place du système. Bien que des facteurs de marché exercent d'importantes pressions pour que les entreprises adoptent ce système, de nombreux gestionnaires de sécurité alimentaire estiment que leurs moyens de contrôle existants répondent adéquatement aux demandes actuelles de sécurité alimentaire. Bien que les bonnes pratiques de fabrication (BPF) et la traçabilité soient considérées comme les moyens de contrôle de la sécurité alimentaire les plus efficaces, le système HACCP est le plus souvent perçu comme procurant des avantages intangibles et ≪accessoires≫ qui, souvent, ne sont pas reconnus a priori par les gestionnaires de sécurité alimentaire. La pertinence discutable perçue du système HACCP comme moyen d'améliorer le contrôle de la sécurité alimentaire constitue un important obstacle à l'adoption volontaire du système, bien que les contraintes financières peuvent être un obstacle absolu à sa mise en place. Les résultats suggèrent un certain nombre de stratégies potentielles grâce auxquelles la mise en place du système pourrait être facilitée et améliorée par la collaboration et la coordination entre les organismes de réglementation et les entreprises de l'industrie de la transformation des aliments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,140
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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