Transportability of confined field trial data for environmental risk assessment of genetically engineered plants: a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
It is commonly held that confined field trials (CFTs) used to evaluate the potential adverse environmental impacts of a genetically engineered (GE) plant should be conducted in each country where cultivation is intended, even when relevant and potentially sufficient data are already available from studies conducted elsewhere. The acceptance of data generated in CFTs "out of country" can only be realized in practice if the agro-climatic zone where a CFT is conducted is demonstrably representative of the agro-climatic zones in those geographies to which the data will be transported. In an attempt to elaborate this idea, a multi-disciplinary Working Group of scientists collaborated to develop a conceptual framework and associated process that can be used by the regulated and regulatory communities to support transportability of CFT data for environmental risk assessment (ERA). As proposed here, application of the conceptual framework provides a scientifically defensible process for evaluating if existing CFT data from remote sites are relevant and/or sufficient for local ERAs. Additionally, it promotes a strategic approach to identifying CFT site locations so that field data will be transportable from one regulatory jurisdiction to another. Application of the framework and process should be particularly beneficial to public sector product developers and small enterprises that develop innovative GE events but cannot afford to replicate redundant CFTs, and to regulatory authorities seeking to improve the deployment of limited institutional resources.
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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 | 0,210 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,023 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».