MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1737532417 · doi:10.15353/cfs-rcea.v2i2.131

GRAB - SYNTHESIS The valorization of GMOs and the de-valorization of farmers’ contributions to biodiversity—Synthesis paper

2015· article· en· W1737532417 sur OpenAlexaffvenue
Wesley Tourangeau, Chelsea Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securitySustainabilityAgricultural biotechnologyGenetically modified organismAgricultureBiodiversityValue (mathematics)Genetic resourcesGenetically modified cropsNatural resource economicsBusinessPolitical scienceEnvironmental ethicsBiotechnologyAgricultural economicsEconomicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetically modified organisms (GMOs)are deeply contested with respect to their implications for food security and environmental sustainability. The three papers in this section effectively capture the present-day focal points of the debates over the undeniably vast topic area of genetic resources and agricultural biotechnology and their implications for food security and the environment. Noah Zerbe outlines the value of (and contestation over) plant genetic materials and rights to their use. Matthew Schnurr explores the current push into a second wave of genetically modified (GM) crops, particularly focused on developing countries. And Taarini Chopra looks back at 20 years of experience with commercialized GM crops, focusing on GM technology’s consistent failure to address issues of food security.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentationMême sujetBioeconomy and Sustainability DevelopmentTravaux en français237 207