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Enregistrement W1933278269 · doi:10.1111/j.1439-0418.2011.01618.x

Genetically modified microbial symbionts as arthropod pest controllers: risk assessment through the European legislations

2011· article· en· W1933278269 sur OpenAlexaff
Jaime Aguilera, Ana Gomes, Kaare Magne Nielsen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Entomology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetically modified organismRisk assessmentEuropean unionPEST analysisBiotechnologyPest controlBiosecurityPesticideEcologyEnvironmental planningRisk analysis (engineering)BusinessGeneticsBotanyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic modification and applied use of microbial symbionts have been identified as novel tools to protect beneficial insects such as pollinators or parasitoids or to fight insects that constitute pests or are vectors of infectious diseases. The deliberate release of insect pest or disease vector control products containing genetically modified micro-organisms (GMMs) can raise questions about health and environmental safety. Different national and international authorities have established legal requirements to ensure the safe use of conventional pesticides and insecticides as well as GMMs. A key requirement is to conduct a scientific risk assessment to determine whether the product is safe to be placed in the market. In this study, we address the legal framework, the regulatory requirements, and the criteria for the environmental risk assessment of GM symbionts that currently apply within the European Union.

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)0,000
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 enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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