Notice bibliographique
Résumé
This paper gives a comparison about how the United States and the European Union use different risk assessment processes for approving the use of biotechnologies in their food and by their agricultural industry, and how this has impacted their trading relationship over the last 27 plus years. Food and agriculture products are an important part of trade agreements because it allows countries to benefit from their comparative advantage, where they might be able to produce food products more effectively and efficiently and at lower costs compared to other countries. Effectiveness in food production can be achieved by increasing access to global research and biotechnologies, and efficiencies can be achieved by gaining access to global regions of the world where different climates allow crops to grow at different times of the year. Cost savings can be achieved from being able to produce crops in countries where farmland and labour costs are cheaper. The concerns with producing food and agricultural products more efficiently, effectively and cheaper are that some biotechnologies used in one country may not align with a trading partner's social values and religious beliefs, notwithstanding, the environmental and health concerns that may occur. There has been many trade disputes between the EU and the US about food and agricultural trade. This paper explores the reasons for these trade disputes from both the EU and US perspective, and goes into some detail about the EU's ban on growth hormone-treated meat and their moratorium on Genetically Modified Organisms (GMOs), and how they have worked through their differences. The main reasons for their differences are the inputs the US uses to produce their end food and agricultural products, which are growth hormones and GMOs. The paper ends with a review of how agricultural and food trade relations between the EU and US impact Canada's food and agricultural trade relationships with both countries. The key considerations are the impacts for using biotechnologies and how their use can impact trade relationships.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».