Assessment of consumer demographics and food safety risks associated with ready-to-eat (RTE) homemade foods purchased online in the UAE
Notice bibliographique
Résumé
In the UAE, female entrepreneurs, termed "Tajrat", sell a variety of homemade food products over online social media (OSM) platforms. Some of these food products are prepared and sold outside regulatory channels, with serious public health consequences. The study aimed to identify consumer demographics associated with purchasing of RTE, homemade food sold over in OSM platforms in the UAE and to assess the food quality by evaluating microbiological quality and fat percentage in RTE foods. A representative survey of the population of the UAE (n = 1303) was conducted, covering consumer demographics, frequency of purchase, and respondents' perception towards safety and nutritional value. 66 % of respondents were Emiratis, fifty percent of whom purchased RTE foods online. Moreover, 61 % of participants purchased from "Tajrat" via OSM as opposed to other sources. Convenience (47 %) and taste (41 %) were the main drivers for purchasing RTE homemade foods. Although 76 % of respondents have at least one member of their family considered vulnerable, the safety levels, quality, and nutritional value of such products did not carry the same significance. Microbiological analysis of 35 food samples purchased online from "Tajrat" was conducted. Listeria spp. was isolated from 22 % of the samples, 43 % showed positive Staphylococcus aureus , and 31 % of the samples had coliform bacteria. Total Fat Content of RTE homemade food samples ranged between 2.6 and 30 g/100 g which is considered high and can cause serious health issues if consumed frequently. Recommendations from this study will help policy makers and regulators in the UAE to develop and implement education strategies targeting homemade food handlers.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».