Exploring the Concern about Food Allergies among Secondary School and University Students in Ontario, Canada: A Descriptive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to explore the perceived risk of food allergies among students in Ontario, Canada. We analyzed blinding questions (“I am concerned about food allergies”; “food allergies are currently a big threat to my health”) from three existing food safety surveys, given to high school and university undergraduate students (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>n</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">3</mml:mn><mml:mtext>,</mml:mtext><mml:mn fontstyle="italic">451</mml:mn></mml:math>) circa February 2015, using descriptive analysis, and explored how concern related to demographics and self-reported cooking ability using linear regression. Overall, high school students were neutral in their concern, although Food and Nutrition students specifically were significantly less concerned (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.002</mml:mn></mml:math>) than high school students overall. University undergraduates were moderately unconcerned about food allergies. Concern was highest in younger students, decreasing between 13 and 18 years of age and plateauing between 19 and 23 years. Among students aged 13–18 years, concern was higher among those who worked or volunteered in a daycare and who had previously taken a food preparation course. Among students aged 19–23 years, concern was higher among females and those with less advanced cooking abilities. Concern was significantly correlated with perceiving food allergies as a personal threat. This study offers a first exploration of perceived risk of food allergies among this demographic and can guide future, more rigorous assessments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».