Determinants of Food Thermometer Use and Poultry Washing among Canadian Consumers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Previous surveys have found that few Canadians report using a food thermometer to check cooking doneness, and many report rinsing or washing poultry prior to cooking. A cross-sectional survey study was conducted to investigate the sociodemographic and psychosocial determinants of the reported use of these behaviors among Canadians. A questionnaire was developed, guided by the Theoretical Domains Framework, and pretested through 10 cognitive interviews. The questionnaire was administered in English and French on 18 November 2019, to an online panel of 524 Canadian consumers. Logistic and ordinal regression models were constructed to evaluate determinants of consumers' reported thermometer ownership (yes or no) and thermometer use and poultry washing frequencies (each measured on a 5-point Likert scale). Nearly two-thirds of respondents (64%; n = 333) reported owning a food thermometer. Thermometer ownership was more common among males (odds ratio [OR] = 1.48, 95% confidence interval [CI] = 1.02, 2.15) and those with higher income categories. Nearly 45% of these respondents (n = 147) reported often or always using their thermometer to check cooking doneness. The frequency of engaging in this behavior was best determined by four psychosocial constructs: behavioral intentions, beliefs about consequences, self-efficacy, and habits. Nearly two-thirds of respondents (64%; n = 333) reported often or always washing their poultry before cooking it. This behavior was more frequently reported by males (OR = 1.51, 95% CI = 1.002, 2.28). It was also predicted by six psychosocial constructs: behavioral intentions, beliefs about consequences, self-efficacy, social influences, social responsibility, and habits. Habits had the largest influence on both behaviors. The study results can inform the development of more targeted food safety education and outreach initiatives to improve these behaviors among Canadians.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».