Environnement politique et réglementaire des pharmacultures au Canada : la contamination pharmaceutique à l’horizon ?
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les années 1980, le gouvernement canadien a misé sur le développement des biotechnologies dans l’intention de faire du pays un "chef de file" dans ce secteur. Plusieurs programmes ainsi que des mesures réglementaires et financières ont été mis de l’avant afin d’atteindre cet objectif. Le Canada se situe donc aujourd’hui parmi les premiers pays au monde en termes de cultures d’organismes génétiquement modifiés (OGM) à visé agroalimentaire. Au sein des nombreux champs d’OGM canadiens se dressent, depuis 1994, des plantes transgéniques dont le but serait de produire, éventuellement, des molécules pharmaceutiques. Nommées pharmacultures ou molécultures pharmaceutiques, ces nouveaux OGM posent de multiples enjeux dont les principaux sont liés à la contamination des sources d’alimentation et de l’environnement. Ces enjeux sanitaires, environnementaux et socioéconomiques ne se circonscrivent cependant pas uniquement à l’espace canadien. L’expérience des OGM agroalimentaires montre en effet que dans le contexte scientifique et réglementaire actuel, aucune frontière biologique, physique ou politique ne semble pouvoir contenir adéquatement la contamination transgénique. Situés en porte-à-faux entre le développement économique et la protection de la santé et de l’environnement, le gouvernement canadien et ses agences tel l’Agence canadienne d’inspection des aliments affirment pourtant concilier avec succès ces deux aspects. Or, l’analyse des politiques canadiennes relativement à l’encadrement des pharmacultures montre notamment que l’intégration de la dimension économique au mandat des agences de protection influence directement la réglementation et mine le processus d’évaluation scientifique des plantes transgéniques, contribuant ainsi à mettre en jeu la santé des populations et l’environnement.
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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 | 0,000 |
| 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 ».