Biotech crop planting resumes high adoption in 2016
Notice bibliographique
Résumé
The global area of biotech crops in 2016 increased from 179.7 million hectares to 185.1 million hectares, a 3% increase equivalent to 5.4 million hectares. Some 26 countries planted biotech crops, 19 of which were developing countries and seven were industrial. Information and data collected from various credible sources showed variations from the previous year. Fluctuations in biotech crop area (both increases and decreases) are influenced by factors including, among others, acceptance and commercialization of new products, demand for meat and livestock feeds, weather conditions, global market price, disease/pest pressure, and government's enabling policies. Countries which have increased biotech crop area in decreasing order in 2016 were Brazil, United States of America, Canada, South Africa, Australia, Bolivia, Philippines, Spain, Vietnam, Bangladesh, Colombia, Honduras, Chile, Sudan, Slovakia, and Costa Rica. Countries with decreased biotech area in decreasing order were China, India, Argentina, Paraguay, Uruguay, Mexico, Portugal, and Czech Republic, in decreasing incremental decrease in biotech area. Pakistan and Myanmar were the only countries with no change in biotech crop (cotton) planted. Information detailed in the paper including future crops and traits in each country could guide stakeholders in informed crafting of strategies and policies for increased adoption of biotech crops in the country.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».