The Unintended Consequences of Technological Change: Winners and Losers from GM Technologies and the Policy Response in the Organic Food Market
Notice bibliographique
Résumé
It is often said that innovations create winners and losers. All innovations are somewhat disruptive, but some have more distributed effects. We have a sense of who the winners are and how much they gain. Yet, how much do losers actually lose? Organic farmers frequently like to publicly announce that they are the losers following the commercialization of genetically modified (GM) crops, yet consumers in search of non-GM products have helped increase demand for organic products, something that would not have occurred in the absence of GM crops. Are organic farmers really losers? This article lays out the argument that were it not for the commercialization of GM crop varieties in the mid-1990s, organic production and food sectors would not be at the level they enjoy today. That is, the commercialization of GM crops has made the organic industry better off than had GM crops not been commercialized. Theoretical modelling of the organic benefits is complemented by supportive market data. The article concludes that in spite of numerous vocal offerings about the adverse impacts suffered by the organic industry due to GM crop production, the organic industry has gained significantly from that which they vociferously criticize.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,011 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».