<i>In vivo</i> experiments on the safety evaluation of GMcomponents of feeds and foods
Notice bibliographique
Résumé
During the last five years, the global area of transgenic crop (GM-genetically modified) cultivation increased 25-fold. About 98% of GM crops are grown in the USA, Argentina and Canada from where they are sent to many importers of soyabean and maize. The results of feeding experiments indicate that soyabean meal obtained from herbicide-tolerant lines and insect-resistant maize are substantially and nutritionally equivalent to their conventional lines. A higher content of insecticidal a-amylase inhibitors (as well as lectins and alkaloids) may increase plants' resistance to insect attack, as well as the decrease nutritional value of seeds. Evaluation of the concordance of the chemical composition of transgenic and conventional crops (i.e., verification of substantial equivalence) is not sufficient for proving the safety of transgenic food. Sub-chronic in vivo experiments as well as comparison of nutritional equivalence of transgenic and conventional crops are advisable. Such actions are justified not only by the possibility of undesirable transgenic effects, but also by the consumer's right to explicit information on food safety. Without evaluation of nutritional equivalence, information on GM-food safety is much more deficient than existing knowledge on the quality of feeds used in animal nutrition.
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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 | 0,003 | 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 ».