“We don’t have such a thing, that you may be allergic”: Newcomers’ understandings of food allergies in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Food allergies are emerging as important public health risks in Canada, affecting 3-4% of adults and 6-7% of children. Despite much lower prevalence rates among recent immigrants (i.e. in the country less than 10 years), evidence has shown this population to be more concerned about the risks of food allergies than the general population and have unique experiences around purchasing foods for allergen-free environments. As a substantial and growing segment of the Canadian population, it is important to understand newcomers' perceptions and knowledge of food allergies and related policies developed to protect allergic children (e.g. nut-free schools and or classrooms). This paper draws upon the results of focus groups conducted with newcomers from food allergic households (i.e. directly affected), as well as those with school-aged children who have to prepare or buy foods for allergen-controlled classrooms or schools (i.e. indirectly affected) living in Mississauga, Ontario. Results indicate unique challenges and understandings of food allergies as a new and unfamiliar risk for most newcomers, particularly as the indirectly affected participants negotiate the policy landscape. The directly affected group highlights the supportive environment in Canada resulting from the same policies and increased awareness in the general population.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».