In the interest of food safety: a qualitative study investigating communication and trust between food regulators and food industry in the UK, Australia and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food regulatory bodies play an important role in public health, and in reducing the costs of food borne illness that are absorbed by both industry and government. Regulation in the food industry involves a relationship between regulators and members of the industry, and it is imperative that these relationships are built on trust. Research has shown in a variety of contexts that businesses find the most success when there are high levels of trust between them and their key stakeholders. An evidence-based understanding of the barriers to communication and trust is imperative if we are to put forward recommendations for facilitating the (re)building of trusting and communicative relationships. METHODS: We present data from 72 interviews with regulators and industry representatives regarding their trust in and communication with one another. Interviews were conducted in the UK, New Zealand, and Australia in 2013. RESULTS: Data identify a variety of factors that shape the dynamic and complex relationships between regulators and industry, as well as barriers to communication and trust between the two parties. Novel in our approach is our emphasis on identifying solutions to these barriers from the voices of industry and regulators. CONCLUSIONS: We provide recommendations (e.g., development of industry advisory boards) to facilitate the (re)building of trusting and communicative relationships between the two parties.
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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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».