Principles for Incorporating Farmers in the Ethical Assessment of Genetically Modified Crops
Notice bibliographique
Résumé
A current advance within the agricultural industry is the use of genetic engineering to produce novel crops for food production.This technology raises questions about how societies should position themselves with respect to genetically modified (GM) crop development and implementation; namely, how should the potentials and risks of this technology be evaluated?We argue that current methods to evaluate the risks and benefits of GM crops are inadequate and not conducive to the strategic development of this technology, where a way to ameliorate technology assessments for GM crops is to include farmers in the research process of evaluating these crops prior to their commercialization.However, particularities concerning the ethical status of such research require special consideration and vigilance.For example, in such technology assessment initiatives, farmers would occupy both the roles of research participant and research investigator.Other particularities surface due to factors related to the nature of GM crops.These particularities are examined with reference to concepts drawn from the field of research ethics, namely informed consent, compensatory decisions, and issues of participant inclusion/exclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,351 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,081 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».