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Enregistrement W2074968226 · doi:10.4161/21645698.2014.945880

Risk, regulation and biotechnology: The case of GM crops

2014· article· en· W2074968226 sur OpenAlexafffund
Stuart J. Smyth, Peter W.B. Phillips

Notice bibliographique

RevueGM crops & food · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensNutrasourceSaskatoon Medical ImagingUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGenome PrairieGenome Canada
Mots-clésBiotechnologyEuropean unionGenetically modified organismGenetically modified cropsBusinessLatin AmericansInternational tradeProduction (economics)PopulationAgricultural economicsPolitical scienceBiologyEconomicsLawEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global regulation of products of biotechnology is increasingly divided. Regulatory decisions for genetically modified (GM) crops in North America are predictable and efficient, with numerous countries in Latin and South America, Australia and Asia following this lead. While it might have been possible to argue that Europe's regulations were at one time based on real concerns about minimizing risks and ensuring health and safety, it is increasingly apparent that the entire European Union (EU) regulatory system for GM crops and foods is now driven by political agendas. Countries within the EU are at odds with each other as some have commercial production of GM crops, while others refuse to even develop regulations that could provide for the commercial release of GM crops. This divide in regulatory decision-making is affecting international grain trade, creating challenges for feeding an increasing global population.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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