Validation of factors identified as influencing employee adherence to food safety management systems: a meat industry perspective
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an investigation of multi-level influences on worker behaviour. The purpose of this study was to develop and validate a model that identifies factors which influence workers to follow food safety management systems (FSMSs) in meat plants in Ontario. A two-stage approach was employed. The qualitative phase involved 27 in-depth interviews at nine meat processing establishments and three focus group interviews with industry experts, as well as in-plant observations and reviews of records in five establishments. In-depth and focus group interviews generated 405 single-spaced pages of verbatim transcriptions. Transcripts were content-analyzed using NVivo 8 software. These data were supplemented with field notes from observations and reviews of plant records. Findings supported by literature from food safety and other fields were used to develop and administer a written survey for the quantitative study. Using single-stage cluster sampling, 471 surveys from personnel at four further-processing establishments, a 91% response rate, were analyzed in Mplus 6.1 using structural equation modelling, specifically, path analysis. The qualitative phase identified six main themes--management commitment to food safety (MC), food safety training (FST), supervisory practices, peer/co-worker influence, worker attitude and routines, and organizational/situational factors--as factors influencing worker adherence to FSMSs. The quantitative phase identified that supervisor commitment and worker commitment to food safety contribute to work unit commitment to food safety (WUC). It demonstrated that WUC is the only factor predicting worker food safety behaviour (WFSB). MC has a strong positive direct effect on WUC; this relationship is partially mediated by FST and an infrastructure supportive of food safety. Survey respondents were from large, unionized processing establishments. Results may not be generalizable to smaller or non-unionized meat plants or different processing sectors. Interventions to improve food safety that are targeted to the strongest predictive factors may yield more cost efficient improvements in food safety behaviour than interventions targeted to other factors. Management commitment to food safety is thought to be a key factor influencing worker food safety behaviour in meat processing establishments. No previous study has empirically shown this relationship as being fully mediated by work unit commitment.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».