The economic and environmental cost of delayed GM crop adoption: The case of Australia's GM canola moratorium
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating socio-economic considerations (SECs) into national biosafety regulations regarding genetically modified (GM) crops have opportunity costs. Australia approved the cultivation of GM canola through a science-based risk assessment in 2003, but allowed state moratoria to be instituted based on potential trade impacts over the period 2004 to 2008 and 2010 in the main canola growing states. This analysis constructs a counterfactual assessment using Canadian GM canola adoption data to create an S-Curve of adoption in Australia to measure the environmental and economic opportunity costs of Australia's SEC-based moratoria between 2004 and 2014. The environmental impacts are measured through the amount of chemical active ingredients applied during pest management, the Environmental Impact Quotient indicator, and greenhouse gas emissions. The economic impacts are measured through the variable costs of the weed control programs, yield and the contribution margin. The environmental opportunity costs from delaying the adoption of GM canola in Australia include an additional 6.5 million kilograms of active ingredients applied to canola land; a 14.3% increase in environmental impact to farmers, consumers and the ecology; 8.7 million litres of diesel fuel burned; and an additional 24.2 million kilograms of greenhouse gas (GHG) and compound emissions released. The economic opportunity costs of the SEC-based moratoria resulted in foregone output of 1.1 million metric tonnes of canola and a net economic loss to canola farmers' of AU$485.6 million. The paper provides some of the first quantified, post-adoption evidence on the opportunity cost and environmental impacts of incorporating SECs into GM crop regulation.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».