Risk it for a biscuit: Food safety behaviours and food insecurity of older adults
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne disease presents a significant public health issue, costing the UK economy £9 billion annually, with many incidences being due to food-related behaviours in the home. Adults aged 60 and over account for around a quarter of the population in England and Wales and are at a greater risk of foodborne disease and may suffer a much higher burden. Research into risky food behaviours has previously focused on larger cohorts and typically treats the over 60's as one homogenous group. The current paper aims to identify the characteristics associated with risky food-related practices related to cooking, cleaning, chilling, cross-contamination, and use-by date adherence. The current research analysed data from the Official Statistics survey, Food and You 2: Wave 6 (2022-23). A series of binary logistic regression models examined the characteristics associated with risky food-related practices. We demonstrate that the characteristics associated with risky behaviours are not uniform, with different factors being associated with specific behaviours. We suggest that risky behaviours cannot be targeted efficiently with a one size fits all approach. This research provides an evidence base for policy makers to target risky food behaviours in this understudied vulnerable group.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».