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Enregistrement W1926541814 · doi:10.1111/ropr.12053

The Inclusion of Nonsafety Criteria within the Regulatory Framework of Agricultural Biotechnology: Exploring Factors that Are Likely to Influence Policy Transfer

2013· article· en· W1926541814 sur OpenAlexaff
Jean‐Michel Marcoux, Olga Carolina Cardenas Gomez, Lyne Létourneau

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Coercion (linguistics)Agricultural biotechnologyIncentiveCompetition (biology)AgricultureProcess (computing)PoliticsPublic economicsInclusion (mineral)BiotechnologyBusinessEconomicsPolitical scienceSociologyBiologyLawSocial scienceMarket economyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Policy makers of various countries are exposed to critiques that call for the consideration of issues that transcend human, animal, and environmental safety concerns when assessing agricultural biotechnology products. While some jurisdictions have decided to broaden the scope of their approval process for genetically modified ( GM ) foods, this paper analyzes legal, political, and economic factors that can influence the transfer of these initiatives. Drawing on mechanisms presented in the policy transfer literature, this article examines their mixed effects pertaining to the regulation of biotechnology. Although the mechanisms of competition and coercion do not preclude such a possibility, one must admit that they do not create any incentives for policy makers to include nonsafety criteria within biotechnology regulations. By contrast, to varying degrees, the mechanisms of mimicry and learning can foster the transfer of such a broadened scope that allows a better assessment of GM foods' social acceptability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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