Industrial biotechnology for developing countries: The case for genetically modified biofuels in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Attempts to diversify the energy portfolios of developed countries with green technologies have brought competition between food and fuel for crop production resources to the forefront of public policy debates. Biofuel policies in the European Union (EU) and the United States (US) mandate the long-term use of renewable energy in transportation, independent of production capacity and technical feasibility. Both the US and EU policies explicitly allow for biofuel imports and, hence, have the potential to provide developing countries with export opportunities. For example, the EU is seen as a market that could be supplied with biofuels produced in Kenya. As a result, contentious land acquisitions have been made in Kenya to make way for sugar cane and jatropha cultivation for biofuel production. One potential means of improving the efficiency of Kenya’s agricultural sector is the application of transgenic technologies. The objective of this article is to assess whether a biofuel industry could be developed in Kenya, based on the use of genetically modified (GM) feedstocks to supply the EU demand for biofuel. This article concludes that GM agriculture will improve the economic returns for those Kenyan farmers willing to engage in the production of GM biofuel crops. Key words: Barriers to trade, energy policy, genetically modified (GM) crops, international trade, land-use policy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».