Genetically modified food trade: A case study of India
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».