MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016410474 · doi:10.1186/1472-698x-9-18

The three main monotheistic religions and gm food technology: an overview of perspectives

2009· article· en· W2016410474 sur OpenAlexaff
Emmanuel Babatunde Omobowale, Peter Singer, Abdallah S. Daar

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPublic healthEnvironmental healthMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public acceptance of genetically modified crops is partly rooted in religious views. However, the views of different religions and their potential influence on consumers' decisions have not been systematically examined and summarized in a brief overview. We review the positions of the Judaism, Islam and Christianity - the three major monotheistic religions to which more than 55% of humanity adheres to - on the controversies aroused by GM technology. DISCUSSION: The article establishes that there is no overarching consensus within the three religions. Overall, however, it appears that mainstream theology in all three religions increasingly tends towards acceptance of GM technology per se, on performing GM research, and on consumption of GM foods. These more liberal approaches, however, are predicated on there being rigorous scientific, ethical and regulatory scrutiny of research and development of such products, and that these products are properly labeled. SUMMARY: We conclude that there are several other interests competing with the influence exerted on consumers by religion. These include the media, environmental activists, scientists and the food industry, all of which function as sources of information and shapers of perception for consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC International Health and Human RightsMême sujetGenetically Modified Organisms ResearchTravaux en français237 207