Evaluation of the public’s knowledge, attitude, and practice on seafood contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Background: The public perceives seafood generally as a healthy food. Studies have shown that consumption of fish is associated with healthy heart function. However, the benefits of consuming seafood may also come with some risks, which may not be well-known by the public. Seafood can potentially contain contaminants that originate from the natural environment or pollutants from human activity. The contaminants of interest that were focused on in this study include lead, mercury, organophosphates, and domoic acid. Methods: The study utilized a KAP (Knowledge, Attitude, and Practice) survey to evaluate the knowledge, attitude, and practices regarding these contaminants between the general public and those working in the seafood industry. Nominal data was analyzed by the chi-square test while numerical data was analyzed by the t-test. Results: The data obtained did not show a statistically significant difference between the general public and the seafood industry (p-values greater than significance level of 0.05 on all parameters) in their knowledge, attitude, and practice regarding seafood contaminants. Conclusion: There was no difference between the general public and the seafood industry in their knowledge, attitude, and practice regarding seafood contaminants. Although the attitude data was not significant, the effects of some chemical contaminants (organophosphates and domoic acid) were generally incorrectly perceived by both groups unlike biological contaminants. Additional research will be required, but results from this study show that educational intervention by the government or health authorities may be needed.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».