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Enregistrement W2737786738 · doi:10.1108/s1574-871520170000017013

Agricultural Biotechnology and Food Security: Can CETA, TPP, and TTIP Become Venues to Facilitate Trade in GM Products?

2017· book-chapter· en· W2737786738 sur OpenAlexaffabout
Crina Viju, Stuart J. Smyth, William A. Kerr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityInternational tradeAgricultural biotechnologyAgricultureBusinessBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strong evidence has shown that increased agricultural productivity and opened international trade are required to maintain and enhance food security. The multilateral trading system has been unable to keep trade open for one subset of agricultural products – those that use biotechnology in production. This chapter assesses whether preferential trade agreements can represent potential alternative sources of trade rules for dealing with trade in the products of biotechnology. This chapter analyzes and compares three case studies of preferential trade agreements (Canada-EU Comprehensive Economic and Trade Agreement, EU-US Transatlantic Trade and Investment Partnership, and Trans-Pacific Partnership), by focusing on negotiations pertaining to products of biotechnology. The three preferential trade agreements have shown little inventiveness in their attempts to put in place rules of trade for the products of modern agricultural biotechnology and have established forums where only issues can be discussed. They are forums to talk and talk without any means to force closure on negotiations. Given the inability to deal with the issue of biotechnology at the WTO or other multilateral forums, the recent and current negotiations of major preferential agreements represent the second best alternative which still needs to be analyzed and still needs to be understood by policy makers, academics, and the population at large. This chapter represents a first step in that direction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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