Costs and Risks of Segregating GM Wheat in Canada
Notice bibliographique
Résumé
An analytical model was developed to explore prospective costs and risks of alternative testing strategies for a marketing system in Canada which markets both genetically modified (GM) and Non‐GM wheats. The problem is solved using stochastic optimization, base case results are defined, and sensitivities conducted to evaluate impacts of selected variables. Added costs include: testing, rejection, and a risk premium which is required for handlers to be indifferent between the current and the proposed dual system. Protocols would require testing at the point of loading at the primary elevator, and export elevator, and supplementing this information with some form of grower variety declaration. There are several sources of inherent risks in such a system. For buyers, the cumulative impact of these is the risk of receiving GM content in a Non‐GM shipment. For sellers, it is the risk of having a Non‐GM shipment rejected. For sellers, the risk of rejection was typically less than 2%, and for buyers, the risk was typically less than 0.02%. Nous avons élaboré un modèle analytique pour explorer les coûts et les risques potentiels de la mise en place de nouvelles stratégies pour analyser le grain si le Canada décidait de commercialiser du blé génétiquement modifié (GM) et du blé non génétiquement modifié (NGM). Le problème est résolu à l'aide d'une optimisation stochastique; des scénarios de référence sont définis et des tests de sensitivité sont effectués pour évaluer l'impact de variables sélectionnées. Les coûts supplémentaires comprennent les coûts d'analyses, les coûts liés au rejet ainsi qu'une prime de risque exigée pour que les manutentionnaires demeurent indifférents entre le système actuel et le système double proposé. Les protocoles obligeraient la tenue d'analyses au point de chargement du silo primaire ainsi qu'au silo terminal, auxquelles s'ajouterait une certaine forme de déclaration du céréaliculteur sur la variété. Ce genre de système comporte plusieurs sources de risques inhérents. Pour les acheteurs, l'impact cumulatif est le risque de recevoir un chargement de blé NGM contenant du blé GM. Pour les vendeurs, c'est le risque qu'un chargement de blé NGM soit rejeté. Pour les vendeurs, le risque de rejet était généralement inférieur à 2%, et pour les acheteurs, le risque était généralement inférieur à 0.02%.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».