Accelerating adoption of genetically modified crops in <scp>A</scp>frica through a trade liability regime
Notice bibliographique
Résumé
Given the apparently unbridgeable divide that has developed between the 25 odd countries that grow and trade GM crops and the evolving EU regulatory hurdles, it may be time to consider alternative strategies for realizing a global market for agricultural products. Africa is one area of the world where the battle over GM agriculture is being played out, yet it is the continent where GM could have the greatest positive impact. Numerous African nations, given their long-standing trade connections to European nations, fear that allowing the commercialization of GM crops could lead to comingling of GM and conventional products and, hence, the loss of export opportunities to the EU. These are legitimate concerns. One potential solution that warrants serious consideration would be to establish a pool of funds that could be accessed by African agricultural commodity exporters in instances where exports to Europe are rejected. A production levy could be imposed in leading industrial adopting nations (i.e., Australia, Canada and the United States). The revenue raised would provide an endowment fund that could be used to offset the costs arising from import refusals. African-sourced shipments rejected by the EU will most certainly have alternate markets, but could receive a reduced price or incur higher costs associated with serving alternate markets. The intent of the fund would be to compensate for the real difference between the net returns contracted with European importers and the final market price received. This article examines the feasibility of establishing such a fund and discusses the funding options.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».