Analysis of Women’s Knowledge, Health Risk Perceptions, Beliefs and Avoidance Behaviour in Relation to Endocrine-Disrupting Chemicals in Personal Care and Household Products
Notice bibliographique
Résumé
Evidence highlights the association between endocrine-disrupting chemicals (EDCs) found in personal care and household products (PCHPs) and adverse reproductive and developmental health outcomes. Women are disproportionately at risk due to frequent use of PCHPs, encountering a variety of different chemicals daily. Despite known health risks, existing policies often fail to provide adequate protection, with gaps remaining in understanding women's knowledge, risk perceptions, and beliefs about EDCSs in PCHP, as well as how these influence avoidance behaviours. This study examines women's knowledge, health risk perceptions, beliefs, and avoidance behaviors regarding EDCs commonly found in PCHPs, including bisphenol A, lead, parabens, phthalates, perchloroethylene, and triclosan. Guided by the Health Belief Model, a questionnaire was administered to 200 women in the preconception and conception periods in Toronto, Canada. Analyses revealed that lead and parabens were the most recognized EDCs, while triclosan and perchloroethylene were the least known. Greater knowledge of lead, parabens, bisphenol A, and phthalates significantly predicted chemical avoidance in PCHPs. Higher risk perceptions of parabens and phthalates also predicted greater avoidance. Women with higher education and chemical sensitivities were more likely to avoid lead. These findings support the need for targeted education to improve awareness to reduce EDC exposure-especially among women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».