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Enregistrement W2329387591 · doi:10.1021/jf5060744

Developing Global Leaders for Research, Regulation, and Stewardship of Crop Protection Chemistry in the 21st Century

2015· article· en· W2329387591 sur OpenAlexaff
John Unsworth, Camilla Corsi, Jeanette M. Van Emon, Annemieke Farenhorst, Denis Hamilton, Cody J. Howard, Robert Hunter, Jeffrey J. Jenkins, G.A. Kleter, Rai S. Kookana, Joseph O. Lalah, Michael Leggett, Karina S.B. Miglioranza, Hisashi Miyagawa, Natalia Peranginangin, Baruch Rubin, Bipul Saha, Najam A. Shakil

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInternational Union of Pure and Applied ChemistryDivision of ChemistryAmerican Chemical Society
Mots-clésStewardship (theology)Crop protectionChemistryPolitical scienceEnvironmental ethicsBusinessBiotechnologyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To provide sufficient food and fiber to the increasing global population, the technologies associated with crop protection are growing ever more sophisticated but, at the same time, societal expectations for the safe use of crop protection chemistry tools are also increasing. The goal of this perspective is to highlight the key issues that face future leaders in crop protection, based on presentations made during a symposium titled "Developing Global Leaders for Research, Regulation and Stewardship of Crop Protection Chemistry in the 21st Century", held in conjunction with the IUPAC 13th International Congress of Pesticide Chemistry in San Francisco, CA, USA, during August 2014. The presentations highlighted the fact that leaders in crop protection must have a good basic scientific training and understand new and evolving technologies, are aware of the needs of both developed and developing countries, and have good communication skills. Concern is expressed over the apparent lack of resources to meet these needs, and ideas are put forward to remedy these deficiencies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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