A model for (re)building consumer trust in the food system
Notice bibliographique
Résumé
The article presents a best practice model that can be utilized by food system actors to assist with (re)building trust in the food system, before, during and after a food incident defined as 'any situation within the food supply chain where there is a risk or potential risk of illness or confirmed illness or injury associated with the consumption of a food or foods' (Commonwealth of Australia. National Food Incident Response Protocol. Commonwealth of Australia, Canberra, 2012). Interviews were undertaken with 105 actors working within the media, food industry and food regulatory settings across Australia, New Zealand (NZ) and the United Kingdom (UK). Interview data produced strategy statements, which indicated participant views on how to (re)build consumer trust in the food system. These included: (i) be transparent, (ii) have protocols and procedures in place, (iii) be credible, (iv) be proactive, (v) put consumers first, (vi) collaborate with stakeholders, (vii) be consistent, (viii) educate stakeholders and consumers, (ix) build your reputation and (x) keep your promises. A survey was designed to enable participants to indicate their agreement/disagreement with the ideas, rate their importance and provide further comment. The five strategies considered key to (re)building consumer trust were used to develop a model demonstrating best practice strategies for (re)building consumer trust in the food system before, during and after a food incident. In a world where the food system is increasingly complex, strategies for (re)building and fostering consumer trust are important. This study offers a model to do so which is derived from the views and experiences of actors working across the food industry, food regulation and the media.
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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 | 0,042 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,028 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».