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Enregistrement W2466903411 · doi:10.1159/000442102

Genetically Modified Organisms and the Future Global Nutrient Supply: Part of the Solution or a New Problem?

2016· review· en· W2466903411 sur OpenAlexaff
Peter W.B. Phillips

Notice bibliographique

RevueWorld review of nutrition and dietetics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityBiotechnologyMicronutrientBusinessFood supplyNatural resource economicsEnthusiasmBiofortificationGreen RevolutionFood fortificationAgricultural economicsEconomicsAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For almost a generation now, scientists and policy makers have enthusiastically advanced genetically modified (GM) crops as a solution to both global food security and, specifically, the micronutrient needs of the hidden hungry. While genetic modification offers the prospect of overcoming technological barriers to food security, the gap between the vision and reality remains large. This chapter examines the impact of GM crops at three levels. Undoubtedly, at the micro level, bio-fortification offers a real opportunity to enhance the availability of micronutrients. However, the inexorable 'research sieve' ruthlessly culls most technical candidates in the agri-food system. GM bio-fortified foods, such as Golden RiceTM, remain only a promise. At the meso level, GM crops have generated benefits for both producers and consumers who have adopted GM crops, but given that the technology has been differentially applied to maize, the average diet for the food insecure has become somewhat less balanced. Finally, while GM crops have increased yields and the global food supply, these have come at the cost of more complex and costly trade and market systems, which impair access and availability. In essence, while biotechnology offers some tantalizing technological prospects, the difficulties of getting the corresponding benefits to the most needy have dampened some of the enthusiasm.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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