The Value of a New Biotechnology Considering R&D Investment and Regulatory Issues
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of the products of biotechnology in Canada's canola industry is vast. More than 95% of Canada's seeded area is in herbicide-tolerant (HT) varieties, which are products of biotechnology. Overall, the industry has experienced significant growth; for instance, the area seeded to canola varieties has increased from less than one million hectares (ha) in the 1960s to over 8 million today (Statistics Canada, n.d.). Later in the article we show that the number of commercial varieties available and the index of yields for those varieties have increased sharply since the 1980s (Brewin & Malla, 2012; Phillips, 2001). Agricultural biotechnology could facilitate further productivity growth in crops such as canola. However, the policies and regulations that are in place might need to further evolve to insure continuing growth in the sector. Furthermore, assessing the benefits to Canadian producers by adopting HT and hybrid varieties over time would improve our understanding of the sector and the gains that are possible under comparable regulations for similar sectors. A significant portion of these benefits were facilitated by changing the institutions in Canada to provide incentives to private investment.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,020 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».