Genetically Modified Organisms: Rights To Use Commodity Names and the Lemons Problem
Notice bibliographique
Résumé
Genetically modified crops have met some consumer opposition domestically and abroad. This opposition has resulted in variety market and policy reactions with a large potential to disrupt trade and to become a focus of international negotiations. In this paper we consider the spillover from adopters to the non-adopters and non-consumers of GM technology. In the absence of any (organizational) transaction costs the assignment of property right to use the name corn will result in Pareto improving decisions with respect to the introduction of GM technology. However, in the presence of transaction costs the ability to use generic crop names such as corn, the adopters of GM technology have the implicit right and will impose costs on participants in the non-GM marketing channel, by creating a lemons problem. This assignment of property rights can result in the commercial introduction of GM despite potential losses in overall social welfare. If the property rights are reassigned such that the innovators are forced to segregate their GM products through labeling laws, this preempts welfare decreasing technology introduction. The relative efficiency of either allocation of property rights depends on the cost savings, rate of adoption, segregation costs, and consumers preference for the GM crop in question. This suggests that assignment of property rights may be more effective if done on a case-by-case basis rather than a one size fits all policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».