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Enregistrement W3194776960 · doi:10.4315/1541-9576-41.5.454

“I Walk around Like My Hands are Covered in Mud”: Food Safety and Hand Hygiene Behaviors of Canadians during the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3194776960 sur OpenAlexafffund
Robyn Haas, Fatih Şekercioğlu, Richard Meldrum, Ian Young

Notice bibliographique

RevueFood Protection Trends · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésFocus groupHygieneThematic analysisSanitationPandemicGovernment (linguistics)FeelingQualitative researchPersonal hygieneFood safetyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthHand washingAnxietyPsychologyPublic healthBusinessMedicineMarketingNursingFamily medicineSocial psychologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)PsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has affected consumers' food handling behaviors.We conducted a qualitative research study to investigate how and why Canadians engaged in different food handling and hand hygiene behaviors at the onset of the COVID-19 pandemic.Online, text-based focus groups were conducted following a semistructured question guide in May and June 2020.A thematic analysis was conducted using the Theoretical Domains Framework as a coding guide.A total of 42 consumers participated across seven focus groups.The most notable changes in behaviors were seen in participants' hand washing, sanitation, and grocery shopping practices.Participants tended to perceive grocery store employees, shoppers, and foodservice staff as having inadequate sanitation precautions and therefore as a source of COVID-19 transmission risk.They heavily relied on public health, medical, and government officials as sources of information.Feelings of stress and anxiety appeared to be linked to certain sanitation behaviors.Many participants displayed a general apathy toward routine food safety practices, such as safe food storage at home.This research supports the need for clear and concise messaging for safe food handling during the COVID-19 pandemic and in future times of crisis.

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)0,001
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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