Does Food Safety Knowledge Affect Attitudes and Practices? A Preliminary Study of Turkish Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to evaluate effects of the food safety courses that veterinary medicine students take during their education at Kirikkale University, Turkey, on the students’ food safety knowledge, attitudes, and practices. A questionnaire comprising demographic, knowledge, attitudes, and practices sections was developed, and eight experts performed the clarity test. The questionnaire was pilot-tested by 35 students. The final questionnaire was conducted among Kirikkale University first-year (freshmen) and fifth-year (senior) veterinary medicine students ( n = 224). According to logistic regression analysis results, seniors were 2.8 times more likely than freshmen to have high-level knowledge. However, regardless of students’ grades, knowledge level was not observed to correlate with students’ behaviors. Additionally, no significant relation was found between knowledge level and gender, food safety career plan, or food poisoning experience (p > .05). Conspicuously, students who lived in a village before entering university were 5.3 times more likely to have high-level knowledge than those who lived in a city center. Overall, this study shows that food safety courses in the curriculum lead to an increase in students’ level of food safety knowledge. However, although an increase in knowledge level positively influenced food safety attitudes, students had problems putting their knowledge and attitudes into practice. This may be overcome by focusing on practical courses that teach students how to apply learned knowledge in daily life.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».