Factors influencing food safety and good manufacturing practices in ready-to-eat meat processing plants in Ontario, Canada: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Inspections of ready-to-eat (RTE) meat processing plants in Canada have identified a lack of compliance with good manufacturing practices (GMPs), indicating a need to improve food safety practices to protect consumers. The objective was to conduct a qualitative study to explore factors influencing food safety practices and GMPs in meat processing plants. Semi-structured interviews and open-ended online surveys were conducted among RTE meat processing plant operators in Ontario, Canada. Across all 18 participants, most were owners (n = 9, 50%) and indicated they had worked in their plant for more than 10 years (n = 10, 59%). Three themes were generated through reflexive thematic analysis: (i) education, experience, strong core values, and positive attitudes contribute to safe and high-quality food production, (ii) day-to-day challenges are exacerbated by inadequate resources, changing regulations, and a fractured relationship with government, and (iii) on-the-ground changes are needed to improve plant productivity and reduce external hurdles. Operators from this study shared opportunities for improvement to tackle existing food safety challenges faced by the meat industry. These included facilitating dialogue with the government, providing program planning support, and increased professional development opportunities for meat operators. These findings can help shape government priorities as they pertain to meat processing plants, and support interventions aimed at improving food safety and GMPs in the RTE meat and poultry sector. • Ongoing challenges related to equipment maintenance, personnel, and changing regulations exist. • Operators wanted greater program planning support, professional development opportunities, and dialogue with government. • Stakeholder dialogues, review of provincial inspection frameworks, and prioritizing a food safety culture are recommended.
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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 | 0,000 |
| 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 ».