Genetically modified crops, regulatory delays, and international trade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetically modified ( GM ) crops have been produced in the initial adopting countries for 20 years. Over this period of time, hundreds of articles and reports have been published by academic journals, government regulatory agencies, and national science organizations on the safety aspects of biotechnology and GM crops. In addition to this, there is a growing body of quantified peer reviewed literature on the economic and environmental benefits following the adoption of GM crops in both developed and developing countries. Some estimates place the economic benefits in the billions of dollars a year range. In spite of the documentation of these economic and environmental benefits, GM crops face a challenging future. Environmental nongovernmental organizations ( eNGO s) are relentless in their campaigns of misinformation about the dangers and hazards of GM crops. While eNGO s are unable to quantify their claims and accusations, their political and policy influences continue, particularly in Europe and numerous developing nations. The result of this is regulatory delays for the approval of new GM crops and frequent international commodity trade failures, where shipments have been rejected due to the low‐level presence of a GM crop. Taken in combination, the regulatory and trade challenges facing GM crops are having a detrimental impact on improving food security. This article quantifies the benefits of GM crops, highlights the regulatory costs of delayed approval, and provides insights into the spillover effects from GM crop trade.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».