Critical Food Safety Violations in Food Facilities by Regions Across Calgary Communities From 2022 Versus 2023
Notice bibliographique
Résumé
Critical food safety violations in food facilities are severe infractions that may affect the quality and safety of foods as well as the health and wellbeing of consumers in Canada. In 2023, Alberta Health Services heightened scrutiny on these violations in Calgary. However, no investigation has been undertaken to document its potential effects on types and trend (from the previous year) of food safety violations in food facilities across Calgary regions. The purpose of this quantitative study was to examine the associations between Calgary regions of Canada, Year (2022 versus 2023), and the number of types of critical food safety violations (temperature control deviations, poor sanitation, pest control issues, poor personal hygiene, and unsuitable food conditions). Year and region were the predictor variables and critical food safety violations were the outcome variable. The study was based on the Epidemiology Triangle Theory, which explains that infections are caused by the interactions of the environment, the agent, and the host. Secondary data from inspection reports by Calgary zone of Alberta Health Services between 2022 and 2023 (N = 877) were used. Based on chi-square test of independence, there was a statistically significant association between violation type and year [χ²(4, N = 877) = 11.94, p = .018] as well as between violation type and region [χ²(12, N = 877) = 35.46, p < .001]. In 2023, there were reduced number of poor sanitation and temperature control deviations compared to 2022, suggesting that recent efforts may have some benefits on food safety in Calgary. Findings, though preliminary, highlight the need for more public health interventions to reduce food safety violations in this region and identify the areas most impacted on which such interventions should be targeted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».