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Enregistrement W2765676389 · doi:10.1093/acrefore/9780199389414.013.217

Pros and Cons of GMO Crop Farming

2017· reference-entry· en· W2765676389 sur OpenAlex
Rene Van Acker, M. Motior Rahman, S. Zahra H. Cici

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Environmental Science · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyCropAgricultureTillageGenetically modified cropsCanolaProductivityAgricultural scienceCrop yieldCrop protectionAgroforestryBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global area sown to genetically modified (GM) varieties of leading commercial crops (soybean, maize, canola, and cotton) has expanded over 100-fold over two decades. Thirty countries are producing GM crops and just five countries (United States, Brazil, Argentina, Canada, and India) account for almost 90% of the GM production. Only four crops account for 99% of worldwide GM crop area. Almost 100% of GM crops on the market are genetically engineered with herbicide tolerance (HT), and insect resistance (IR) traits. Approximately 70% of cultivated GM crops are HT, and GM HT crops have been credited with facilitating no-tillage and conservation tillage practices that conserve soil moisture and control soil erosion, and that also support carbon sequestration and reduced greenhouse gas emissions. Crop production and productivity increased significantly during the era of the adoption of GM crops; some of this increase can be attributed to GM technology and the yield protection traits that it has made possible even if the GM traits implemented to-date are not yield traits per se. GM crops have also been credited with helping to improve farm incomes and reduce pesticide use. Practical concerns around GM crops include the rise of insect pests and weeds that are resistant to pesticides. Other concerns around GM crops include broad seed variety access for farmers and rising seed costs as well as increased dependency on multinational seed companies. Citizens in many countries and especially in European countries are opposed to GM crops and have voiced concerns about possible impacts on human and environmental health. Nonetheless, proponents of GM crops argue that they are needed to enhance worldwide food production. The novelty of the technology and its potential to bring almost any trait into crops mean that there needs to remain dedicated diligence on the part of regulators to ensure that no GM crops are deregulated that may in fact pose risks to human health or the environment. The same will be true for the next wave of new breeding technologies, which include gene editing technologies.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,259 · 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