Notice bibliographique
Résumé
Many young adults mistakenly perceive that they have good food safety knowledge and are unlikely to experience foodborne illness. Young women’s food skills are of partic- ular importance because women are responsible for most food-related tasks in the home and many children learn food skills from their mothers. This descriptive qualitative study explored young women’s perceptions of food skills in three domains: food selection and planning, food prepara- tion, and food safety and storage. Through individual inter- views, 30 young women aged 17 to 30 years answered the following three key research questions: (i) What do food skills mean to you? (ii) How did you learn them? and (iii) In what areas are you most and least confident? Few participants mentioned food safety in their top-of- mind definition of food skills. More than half were least confident in the domain of food safety and storage. Fear prompted avoidance of cooking meat – even by those who were not vegan or vegetarian. Food skill interventions or curricula should emphasize food safety and storage so that young adults can reap the dietary and financial benefits of preparing all types of food. Consistent with others’ recom- mendations, the two most important food safety topics for educating young adults should be (i) cross-contamination and sanitation procedures and (ii) safe times and tempera- tures for cooking or storing food.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».