IMPACTS OF TRANSGENIC Bt CROPS ON NON-TARGET ANIMAL SPECIES
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Recent advances in molecular biology and genetics have led to the creation of exciting new opportunities in the field of agriculture. Some of the first and most widely-used genetically-engineered crops have been modified to express insecticidal crystalline (Cry) proteins derived from the bacterium Bacillus thuringiensis (Bt). These so-called Bt crops are protected from the feeding of various groups of herbivorous pest insects. In 1995 and 1996, varieties of potato, cotton and com expressing various Bt proteins were approved for commercial use in the United States. In Bt potato, the Cry3Aa protein provides protection against damage from the Colorado potato beetle. In Bt cotton and Bt com, the proteins expressed (CrylAc in cotton and CrylAb or CrylF in com) confer protection against a number of lepidopteran herbivores. The Bt cotton and Bt com products, in particular, are widely used (James, 2001). Bt cotton has since been registered for commercial use in Argentina, Australia, China, Columbia, India, Indonesia, Mexico, and South Africa. Bt com has a similar potential; in 2001, about 20 million acres of Bt com were planted in the United States, almost 40% of com acres in Argentina are occupied with Bt com, and smaller amounts were planted commercially in Canada, Spain, and South Africa. A critical part of the introduction of such products is to ensure their environmental safety. In this chapter, we shall describe the safety assessment process used to evaluate the potential impact of Bt crops on non-target species, and we review the laboratory and field research that has been conducted in this area (see also Shelton et al., 2002 for a broader review of the impacts of Bt crops).
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».