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Enregistrement W2588667125 · doi:10.1186/s12889-017-4118-x

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

2017· article· en· W2588667125 sur OpenAlexaff
Samantha B. Meyer, Annabelle Wilson, Michael Calnan, Julie Henderson, John Coveney, Dean McCullum, Alex R. Pearce, Paul Ward, Trevor Webb

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésVariety (cybernetics)Public relationsGovernment (linguistics)Food industryMarketingQualitative researchBusinessPublic healthMedicinePolitical scienceSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,060 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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