Intentions to adopt safe food storage practices in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to apply the theory of planned behaviour (TPB) to determine which psychosocial factors are predictors of older adults’ safe food storage practices at home. Design/methodology/approach An online structured questionnaire was developed and administered to older adults (60+). Two behavioural intention outcomes were investigated: thawing meats safely and storing leftovers within recommended guidelines. The survey instrument measured socio-demographic and TPB variables: attitudes, subjective norms, perceived behavioural control and intentions. A measure of self-reported habitual behaviour was also recorded and used to determine whether past practice influenced behavioural intentions. Findings Respondents (n=78) demonstrated good intentions to safely defrost meats and store leftovers. The models accounted for 41 and 48 per cent of the variance in intentions to perform safe storage behaviours. Attitudes and subjective norms were predictors of intentions to safely thaw meats. Habitual behaviour was a significant predictor of behavioural intentions to safely store leftovers. Perceived behavioural control was a significant predictor of intentions to thaw meats and store leftovers. Research limitations/implications The sample size was small, and results are to be interpreted with caution. Practical implications The results indicate that theory-based solutions to solving food safety among consumers may be a feasible strategy. Originality/value The study is the first of its kind to apply the TPB to this consumer group.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».