Clone Wars? The Challenges of Cloned Food in EU, US and WTO Law
Notice bibliographique
Résumé
Following the recent ‘green light’ from the FDA in the US and from the EFSA in the EU, cloned meat and milk may soon arrive on food shelves. Yet evidence suggests that consumers remain apprehensive about eating such food, for reasons which stand outside the scientific community (including ethical and moral issues). These consumer concerns may be hard to accommodate. Not least, in the US no labelling will be required. Although a more restrictive legislative approach is envisaged in the EU, this could trigger a WTO dispute. If the Dispute Settlement Body of the WTO declared cloned and conventional foods to be ‘like products’, commercial advantages for the US would ensue, as cloned products would be allowed to be sold onto the markets with no labelling, creating one market combining conventional and cloned foods. In particular, the application of the principle of non-discrimination could oblige the EU to remove any labelling of cloned products. On the other hand, consumer preferences are a factor to be considered in any ‘like product’ determination and it may be that the consumer hostility towards cloned food in the EU may prove decisive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».