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Enregistrement W2738000304 · doi:10.1108/caer-02-2017-0028

Promise, problems and prospects: agri-biotech governance in China, India and Japan

2017· article· en· W2738000304 sur OpenAlexaff
Jen Ma, Brad Gilmour, Hugh Dang

Notice bibliographique

RevueChina Agricultural Economic Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceIncentiveScarcityChinaBusinessAgricultureBiotechnologyAgricultural biotechnologyPopulationInternational tradeEconomic growthEconomicsPolitical scienceMarket economyFinanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the potential of agri-biotech to play a role in meeting the world’s food, feed, fiber and fuel needs. Using case studies, policy developments in the key Asian countries of China, India and Japan are also scrutinized to determine the extent to which they enable or obstruct biotech’s potential. Design/methodology/approach The authors first examine some key challenges facing the agriculture and agri-food sector and the potential role biotech can play in addressing them. These challenges include feeding the world’s growing population, improving nutrition worldwide, dealing with allergen risks, reducing nutrient and chemical loading in watersheds, addressing water scarcity issues, and reducing waste in the food system. The authors then turn their attention to the agri-biotech systems in three Asian giants, including China’s centralized governance approach, India’s central-local policy and regulations, and Japan’s pragmatic and evidence-based regulatory framework. Findings Each nation has evolved its own system of governance based on the different challenges facing the society, the recognized potential of different biotech interventions, and citizens’ collective perceptions regarding both the potential and the risks that biotech innovations embody. Systems that are less evidence-based appear to be more discretionary and therefore are less predictable in their outcomes. This increases risks to prospective exporting firms and importing firms, driving up system costs and effectively serving as barriers to entry and to trade. It also dampens and distorts entrepreneurial and innovation incentives. Research limitations/implications From the review and observations the authors then discuss ways and means of establishing priorities through a risk assessment framework in which key risks are enumerated and assessed in terms of their likelihoods and their conceivable consequences. Such an approach would allow challenges to be met with a degree of foresight and adaptability. Practical implications The sometimes disjointed, sometimes strategic use of biotech regulations have fragmented markets and created fiefdoms which undermine the potential of novel technologies to address the challenges facing society. Social implications For illustrative purposes, the authors touch on land and water governance, regulatory and institutional bottlenecks and reforms and the potential for agri-biotech to play an elevated role if vested interests and obstructions can be overcome. Originality/value This study draws on research and literature from several disciplines. It also includes discussions relating to bureaucratic and administrative behavior which erodes the extent to which markets can be contested. This results in balkanized markets and non-cooperative behavior that undermines and distorts incentives for entrepreneurial effort and innovation. That such behavior takes place in markets and disciplines that are fundamental to assuring food security, nutrition and health, as well as good governance of scarce water and land resources is of considerable concern.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,536

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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