Applications for Food Safety in Istanbul Level of Recognition by Consumers
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study demographic characteristics of consumers, to identify the relationship between living standards and food shopping habits, determine the level of awareness by the MFAL of measures taken to ensure food safety and to develop recommendations in this context.Research is the largest city in Turkey and 13.7 million people live in Istanbul, made in the first quarter of 2013. Proportional sampling method was used in this study. Making process of sampling margin of error of 1.4% and the 95% confidence interval studied. In addition to the unknown probability value of the subject on the values of p and q are considered to be 0.5. 2106 as a result of the calculations according to these data, the sample size was determined as t. Chi-square analysis of the data, Visual Relationship analysis (TIA), and logistic regression analyzes were used.Consumers are average age 38.32, college graduates 46.3%, family population 3.4, number of children 2.6, the average family income 2.495 TL/month, average food expenditure 610 TL/month, Consumers are the most purchase from supermarkets that red meat (45.3%), chicken meat (56.5%), milk (70%), dairy products (74.8%) while they purchase fresh fruit and vegetables from district market (47.3%), while food most of their attention to freshness and expiration date, reliable information for the food they receive a large proportion of TV and the internet have been identified. MFAL for public health policies, bread, salt and bran rates and arrangements for the school milk program and school canteens located right by consumers and supported. In some applications (increasing the amount of control, establishment of ALO Food Line and implementation arrangements for the sale of pesticides) and are no longer seen by consumers largely underreported.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».