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Enregistrement W2045637925

Genetically Modified Crops and Nuisance: Exploring the Role of Precaution in Private Law

2007· article· en· W2045637925 sur OpenAlexaff
Alastair Neil Craik, Norman Siebrasse, Keith Culver

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversity of New BrunswickBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecautionary principleContext (archaeology)Law and economicsPrivilege (computing)NuisanceBusinessDemocracyPolitical scienceEconomicsLawPublic economicsPoliticsBiotechnologyGeographyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper critically considers calls for the precautionary principle to inform judicial decision-making in a private law context in light of the claims in Hoffman v. Monsanto, where it is alleged that the potential for genetic contamination from GM crops causes an unreasonable interference with the rights of organic farmers to use and enjoy their lands, giving rise to an actionable nuisance. Applying the precautionary principle in this context would likely privilege non-GM land uses over GM uses, in light of the latter's uncertain environmental impacts. Through a comparison of the institutional characteristics and respective roles of public and private regulation, we argue that the private law context, which lacks democratic accountability and has a limited ability to address complex scientific issues, is poorly suited to apply the diffuse, policy-based risk allocation considerations raised by the precautionary principle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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