An economic assessment of genomics research and development initiative projects in forestry.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of forest genomics is rapidly expanding, and many new potential uses of the genetic information gained are being developed. Some of these uses are primarily economic in nature, such as increasing the growth rate of trees and increasing yields for woody biomass, or producing trees with more desirable physiological or wood characteristics. Other uses are additionally advantageous to ecological or social goals, such as pest resistant trees that can withstand the effects of insects or diseases. Yet, to date, no forest products company in Canada has embraced forest genomics into mainstream business activity. This could be due to a number of factors: the lack of familiarity with genomics tools, the lack of expertise to assess genomics within the industry, the costs of applying genomics techniques in tree breeding, the lack of evidence of industrial benefits and the lack of commercialization potential. Here, we conducted an economic assessment of seven forest genomics research projects in Canada, including value judgements on the potential of commercialization and research application. The outcome of our work allowed us to (1) categorize the projects by type including the description of the economic frameworks, (2) undertake an economic assessment of each of these projects, using qualitative and quantitative (if available) information and (3) provide advice and a value judgement on the necessary micro-level economic conditions for application and commercial success.
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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 | 0,042 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».