Genetically engineered trees for plantation forests: key considerations for environmental risk assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Forests are vital to the world's ecological, social, cultural and economic well-being yet sustainable provision of goods and services from forests is increasingly challenged by pressures such as growing demand for wood and other forest products, land conversion and degradation, and climate change. Intensively managed, highly productive forestry incorporating the most advanced methods for tree breeding, including the application of genetic engineering (GE), has tremendous potential for producing more wood on less land. However, the deployment of GE trees in plantation forests is a controversial topic and concerns have been particularly expressed about potential harms to the environment. This paper, prepared by an international group of experts in silviculture, forest tree breeding, forest biotechnology and environmental risk assessment (ERA) that met in April 2012, examines how the ERA paradigm used for GE crop plants may be applied to GE trees for use in plantation forests. It emphasizes the importance of differentiating between ERA for confined field trials of GE trees, and ERA for unconfined or commercial-scale releases. In the case of the latter, particular attention is paid to characteristics of forest trees that distinguish them from shorter-lived plant species, the temporal and spatial scale of forests, and the biodiversity of the plantation forest as a receiving environment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle