Notice bibliographique
Résumé
The promise of biotechnology has been slow to be realized, but some commercialized products are finding their way to supermarket shelves. Nevertheless, the future potential remains in the realm of speculation and may be on the verge of delivering some incredible benefits. Since the world population growth is predicted to double in the next 50 years, primarily in developing nations, food resources will become critical. In view of this prediction, we may need every trick in the book to feed the masses, which means either more land (wetlands, forests, and rain forests) will fall to the plow or there will need to be an increase in yields. Concurrently, a decrease in postharvest losses would also be crucial. Various authorities have estimated that 25% to 80% of harvested fruits and vegetables are lost due to damage and spoilage. Early biotech successes were developing plants with enhanced insect resistance (cotton, corn, and potato) and virus resistance (squash and papaya) and improved herbicide tolerance (cotton, soybean, and corn). The only commercialized transgenic fruit engineered for improved postharvest quality so far is the tomato. Future goals for biotechnology include increasing yield, extending shelf life, improving nutritional and flavor quality, and producing specialty proteins or other compounds. Genetically engineered food, however, has met rancorous resistance in Europe, New Zealand, and elsewhere; although, it is somewhat tolerated in the U.S. The U.S., Canada, and Japan lead the world in biotech acreage, with biotechnology accounting for 40% of cotton, 39% of soybeans, and 20% of corn acreage in the U.S. and 73 million acres worldwide.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».