Transgenic crops : new weed problems for Canada?
Notice bibliographique
Résumé
Over 25 000 transgenic field trials were conducted globally from 1986-1997, and many transgenic crops, including soybean (Glycine max), maize (Zea mays), tobacco (Nicotiana tabaccum), cotton (Gossypium hirsutum), canola (Brassica napus, B. rapa), tomato (Lycopersicon esculentum) and potato (Solarium tuberosum) have been commercially released. There has been a high adoption rate, with at least 28 million ha reported for 1998, with herbicide- and insect-resistant plants occupying 71 and 28% of the releases, respectively. The current status of commercial production of transgenic crops in Canada is summarized. Transgenic crops have the potential to change weed communities/populations in three principal ways, via: 1 ) escape and proliferation of the transgenic plants as 'weedy' volunteers with subsequent displacement of the crop, weed and/or natural vegetation; 2) hybridization with and transgene infiltration into related weedy and/or wild species, resulting in invigorated weeds and/or alteration of natural gene frequencies in these species; and 3) genetic changes in populations of unrelated species, as a result of changes to the environment, in particular herbicide-resistant (HR) transgenic crops and the development of HR weeds. Potential risk can be estimated a priori using knowledge of the systematics of crop/wild/weed complexes. Risk must be assessed on a case-by-case basis for each crop, each country/ecological region, and for each trait. Potential weed risks will be greater if crop volunteers are predisposed to becoming weedy, are well adapted to the Canadian climate and if sexually compatible wild species are present.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».