Notice bibliographique
Résumé
This chapter moves the focus away from rich countries to low- and middle-income countries, in particular low-income sub-Saharan African countries. Having been many times to rural areas of western Kenya, I have a personal interest in the GM debate in Africa and in the larger agricultural debates as they relate to farming and poverty in sub-Saharan African countries. I will advance the case that the principal harm arising from GM agriculture in African countries has been, in fact, the unconscionable way in which they have been denied the benefits of scientific and technological advances in agriculture. The same is frequently true of the benefits of science and technology in environmental remediation, in aquaculture and in medicine – especially pharmaceuticals and diagnostic technology such as antiretrovirals for treatment of HIV/AIDS. In the case of medicine, the rich-country outcry has been vociferous, and action to remedy the situation has been forthcoming. Not so with science and technology in agriculture. In most low- and middle-income countries population growth has outstripped the means of subsistence, and individuals live in various states of poverty, starvation, inadequate nutrition and poor health; the Malthusian dynamic is real. There are no completely reliable data on world poverty. Perhaps the best data are found in the World Bank's 2005 World Development Indicators . Globally, in 2001, 2.7 billion people lived on less than US$2 per day. This means 50 per cent of those in low- and middle-income countries are very poor and, as a result, are usually malnourished. Recently, China and India have experienced declines in the proportion of very poor people. Tragically, sub-Saharan Africa has experienced an increase, and that in spite of the billions of dollars in aid that have been poured into African countries during the last decade. The challenge set by the United Nations Millennium Development Goals is to reduce by half the proportion of people who suffer from hunger, measured by malnutrition, by 2015. To achieve this goal means increasing the food resources consumed by 2 billion people, at a minimum. Although the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) continues to forecast an increase in world agricultural output, the increases fall far short of what will be needed to halve the number of malnourished individuals by 2015. And, halving the number by 2015, although an ambitious goal, leaves half the problem to be solved after that date.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,005 |
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 ».