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Enregistrement W2795651749 · doi:10.13140/rg.2.2.25441.40808

Genetically modified food trade: A case study of India

2018· article· en· W2795651749 sur OpenAlexaboutno aff
Kusumakar Gautam, Saket Kushwaha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood safetyBusinessAgricultureTraceabilityFood processingGenetically modified foodFood chainAgricultural biotechnologyBiotechnologyInternational tradeProductivityProduct (mathematics)Food productsSupply chainAgricultural economicsAgricultural scienceGenetically modified organismMarketingEconomicsEngineeringFood scienceBiologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetically modified (GM) food crops have the potential to raise agricultural productivity in developing countries, but they are also associated with the risk of market access losses in sensitive importing countries. GM crops (rice, wheat, maize, soybeans, and cotton) are resistant to biotic and abiotic stresses, such as drought-resistant and insect pest resistance. Labelling is one of the key Issues by which will separate supply chain of GM and Non-GM that coexist in food trade. In Europe & some countries labelling is mandatory up to a threshold GM content level or in some countries it is voluntary like Canada and USA. There are multiplicity of organizations and ministries dealing in GM issues. FSSAI is food safety regulatory and monitoring body. Its main role is formulation of food safety standards based on modern science and to regulate the food sector. Genetic Engineering Approval Committee (GEAC) is another important organisation for recommending commercial GM product for production, sale, import or use by Rule 11 of Rules 89. Besides environment safety tests, the GEAC requires extensive food safety tests for new GM products like food stuffs, ingredients in food stuffs and additives including processing aids containing or consisting of GMOs. This paper studies the present situation of GM crops, its use, trade, traceability and trade regulation, GM food assessment regulation in India

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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