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Enregistrement W4291015254 · doi:10.3389/fvets.2022.921508

Consumer attitudes toward bacteriophage applications to pet food

2022· article· en· W4291015254 sur OpenAlexafffund
Bailey H. Eagan, Siyun Wang, Nathaniel J. Hall, Alexandra Protopopova

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésBacteriophagePet foodFood scienceBiologyBusinessGeneticsEscherichia coliGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used a two-part questionnaire to investigate consumer knowledge and attitudes toward bacteriophage applications in pet food, pet food safety, and environmental sustainability. Part 1 included questions about pet food safety, sustainability, and knowledge and attitudes toward bacteriophages. Next, participants reviewed educational materials about each, and Part 2 assessed if this increased knowledge of, or changed attitudes toward, bacteriophage application. Participants (n= 80), were recruited through Amazon Mechanical Turk (MT) (n= 45) and Social Media (SM) (n= 35). Mean responses in Part 1 and Part 2 were compared by pairedt-tests, and mean responses between MT and SM were compared byt-tests. Participants reported pet food safety was important to them (combined proportion strongly agree or agree, mean ± SD) (75/80, 94%, MT 4.66 ± 0.60, SM 4.71 ± 0.95) and were most concerned with raw pet food safety (51/80, 64%, MT 3.88 ± 0.80, SM 3.17 ± 1.40). Participants rated environmental sustainability as important (61/80, 76%, MT 3.86 ± 0.94, SM 3.97 ± 0.66); however, it was not a strong driver of pet food purchasing (26/80, 33%, MT 3.31 ± 1.25, SM 2.82 ± 0.82). Overall, data showed an increase in knowledge of bacteriophages following a review of educational material. However, in the SM group, no statistically significant difference was observed in the comfort eating food with bacteriophage additives (SM Part 1 3.37 ± 1.05, SM Part 2 3.48 ± 1.12,p= 0.279), whereas the MT group did show an increase (MT Part 1 3.57 ± 1.01, MT Part 2 4.08 ± 0.92,p< 0.001). In the SM group, no statistically significant difference was observed in comfort feeding their pet food with bacteriophage additives (SM Part 1 3.40 ± 1.03, SM Part 2 3.45 ± 1.14,p= 0.571), whereas the MT group did show an increase (MT Part 1 3.57 ± 0.98, MT Part 2 4.31 ± 0.84,p< 0.001). The strongest objections related to safety concerns (20/53, 38%, MT 2.83 ± 0.96, SM 3.27 ± 0.84). These results demonstrate that despite increasing knowledge, there is still hesitancy among some consumers toward bacteriophage applications in pet food.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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