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Enregistrement W2998885324 · doi:10.1089/fpd.2019.2754

The Effect of Food Handler Certification on Food Premises in Ontario, Canada

2020· article· en· W2998885324 sur OpenAlexaffabout
Eli Rafael Barros, Wendy Pons, Ian Young, Scott A. McEwen, Andrew Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueFoodborne Pathogens and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityConestoga CollegeUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationPremiseFood safetyOddsFood inspectionUnit (ring theory)BusinessEnvironmental healthMarketingOperations managementMedicineEngineeringLogistic regressionPsychologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although health units have implemented food handler certification to operators of food premises, evidence on its effectiveness to improve premise food safety remains inconclusive. Regression models were constructed using inspection data from a health unit in Ontario, Canada, to measure the effect of certification on premise inspection results. We found that premises without certified food handlers at the time of inspection were significantly more likely to fail inspections. The odds of inspection failure were significantly different depending on the premise's cultural cuisine classification. Independently owned establishments had lower odds of inspection failure versus chain operations. Inspector was a significant random effect explaining a small percentage of data variations. These results support the use of food handler certification to improve food safety outcomes at establishments. Further efforts should ensure training programs are accessible and relatable to premise operators, particularly those serving all types of cultural cuisines.

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)0,000
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 enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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