Explaining Consumer Safe Food Handling Through Behavior-Change Theories: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Consumers often engage in unsafe food handling behaviors at home. Previous studies have investigated the ability of behavior-change theories to explain and predict these behaviors. The purpose of this review was to determine which theories are most consistently associated with consumers' safe food handling behaviors across the published literature. A standardized systematic review methodology was used, consisting of the following steps: comprehensive search strategy; relevance screening of identified references; confirmation of relevance and characterization of relevant articles; risk-of-bias assessment; data extraction; and descriptive analysis of study results. A total of 20 relevant studies were identified; they were mostly conducted in Australia (40%) and the United States (35%) and used a cross-sectional design (65%). Most studies targeted young adults (65%), and none focused on high-risk consumer groups. The outcomes of 70% of studies received high overall risk-of-bias ratings, largely due to a lack of control for confounding variables. The most commonly applied theory was the Theory of Planned Behavior (45% of studies), which, along with other investigated theories of behavior change, was frequently associated with consumer safe food handling behavioral intentions and behaviors. However, overall, there was wide variation in the specific constructs found to be significantly associated and in the percentage of variance explained in each outcome across studies. The results suggest that multiple theories of behavior change can help to explain consumer safe food handling behaviors and could be adopted to guide the development of future behavior-change interventions. In these contexts, theories should be appropriately selected and adapted to meet the needs of the specific target population and context of interest.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».