A Framework for Postrelease Environmental Monitoring of Second‐generation Crops with Novel Traits
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As first‐generation genetically modified/transgenic crops with novel agronomic traits have been grown commercially in a number of countries since the mid‐1990s, second‐generation crops with novel traits (CNTs) are now being tested in confined field trials around the world. Postrelease monitoring (PRM) of abiotic stress–tolerant and other second‐generation CNTs will strengthen prerelease environmental risk assessments, for which protocols are being developed. We outline a comprehensive framework and protocol for case‐specific PRM of such CNTs in Canada, using drought‐tolerant canola ( Brassica napus L.) as a model CNT. The primary potential environmental risk associated with cultivation of drought‐tolerant canola is increased invasiveness of volunteers or feral plants (self‐perpetuating populations) and weedy relative–crop hybrids or backcrossed progeny in ruderal (noncropped disturbed) and natural areas adjacent to CNT cultivation, resulting in loss of abundance or biodiversity of native plant species. Accurately predicting CNT invasiveness a priori is problematic, especially for traits that may enhance plant fitness and invasiveness. Thus, PRM can effectively address the greater uncertainties in the environmental risk assessment of these second‐generation vs. first‐generation CNTs and thereby enhance environmental protection and security of the food supply.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».