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Enregistrement W4248865592 · doi:10.47339/ephj.2015.117

Dinesafe Toronto

2015· article· en· W4248865592 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Anya Besharah, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthPublic healthSanitationBusinessSample (material)MedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Background: The purpose of this research study was to analyse the success of Toronto’s placard system (Dinesafe) in reducing the number of violations in food service establishments. The placard system is designed to inform the public about restaurant inspection results and to boost operator compliance. Inspections are a point-in-time check of the facility’s ability to manage the risk it poses to public health. It is accepted that if best practices are implemented as designed by an establishment’s food safety and sanitation plan, the risk of a foodborne illness/outbreak can be minimized. Methods: From the Dinesafe program, the number of violations cited at each inspection from all relevant food service establishments receiving a conditional pass from two time periods, 2004-2006 (Before) and 2012-2014 (After), were compared to see if there was a decrease in violations. The reports, completed by Public Health Inspectors (PHI), were retrieved from a publicly available website. Data were analysed using a two-sample T-test. Results: The anticipated decrease in violations in the second time frame was not significant [p = 0.85] nor strong (α = 0.001). The means were similar (3.83 Before and 3.71 After), with standard deviations of 1.91 and 1.79 respectively. A greater number of restaurants were cited in the After analysis (3169 compared to 572). Inspections from 2004-2006 had fewer violations (12 or less) than 2012-1014 (14 or less). The majority of violations (71% Before and 73% After) were between 2 and 4. Reoffenders comprised of 16.3% of total violations in 2004-2006 and 17.5% in 2012-2014. Conclusion: There is no evidence that the placard system has decreased violations or that counting the number of violations a good measure for compliance. Pushback among operators could explain the increase in the number of establishments cited. The increase in maximum citation could be due to an increase in citations available from 2012-2014. The number of establishments that received a conditional pass twice in a time frame increased from 59% to 68%. The maximum number of times an establishment received a conditional pass dropped from 10 to 8. It is recommended that Health Units use plain language narrative on the website rather than violations as a measure to communicate findings to the public. The placard significance should be better communicated to the public.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,169 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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