Analyzing Interrelationships Between Food Safety Practices and Inspections Among Food Staff in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
The incidence and prevalence of food safety practices among food staff working in food establishments in Manitoba is underrepresented and has not been adequately reviewed and researched. Uncertified food staff are at higher risk of not following food safety practices that can cause contamination of food and result in foodborne illness. The purpose of this quantitative study was to determine the prevalence of food safety practices among food staff in Manitoba and to determine the relationship between food safety certification and routine health inspections. Pender's health promotion model and Bandura's social cognitive theory were used to explain the relationships and associations between variables. Archived data dating from 2012 to 2014 of health inspection reports on 558 food establishments were collected and analyzed using the Manitoba Health Hedgehog database. Chi Square, Pearson Correlation Coefficients, and Fisher's Exact Tests revealed the association of food safety practices, routine health inspections, and food safety certification. Results indicated no statistical difference between food safety practices and routine health inspections. Pearson's r analysis revealed a weak relation between routine inspections, internal temperature, thermometer use, and food storage/food protection noncompliance. Logistic regression analysis revealed that food safety certification was not a predictor of food safety practice compliance. This study can provide a bridge to reevaluate current health policies pertaining to food safety practices in Manitoba. This study adheres to the need for social change in establishing and creating prevention programs for food staff. Food safety programs can safeguard the food industry and protect public health from foodborne illnesses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».