Perceived Acceptability of Implementing Marker-Assisted Selection in the Forests of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The forest sector in British Columbia (BC) has faced a number of challenges over the past decade. In response to some of those challenges, the government has invested in forest genomic tools. Marker-assisted selection (MAS) is a biotechnological tool that flags desired traits on the genome. This tool may assist tree breeders with the early selection of preferred genotypes, reducing the breeding cycle and more accurately and efficiently selecting for improved qualities. However, there is a poor understanding of the perceived acceptability of implementing MAS. Semi-structured interviews and a questionnaire were employed across participants categorized into four groups. It was found that government and industry participants held positive perceptions towards MAS, supporting its use and continued research in BC, and identifying its benefits in forest regeneration and to tree breeders. Environmental non-governmental organizations (ENGOs) and First Nations attitudes lay between neutral and negative. Concerns were most strongly focused on environmental impacts, ecosystem degradation, and reduced genetic diversity, while identified benefits were specific to tree breeders and improved tree resiliency. It was concluded that before MAS can be successfully implemented, an appropriate setting must first be established through improved knowledge of biotechnology and its applications, well-defined policies, and strengthened engagement and consultation with First Nations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».