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Enregistrement W2884590356 · doi:10.1186/s12919-018-0109-x

Public engagement pathways for emerging GM insect technologies

2018· review· en· W2884590356 sur OpenAlexaff
Michael Burgess, John Mumford, James V. Lavery

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNorth Carolina State University
Mots-clésPublic involvementPublic engagementContext (archaeology)Agency (philosophy)NegotiationGovernment (linguistics)Public relationsGene drivePublic participationKnowledge managementControl (management)Political scienceBusinessSociologyComputer scienceBiologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy and management related to the release of organisms generated by emerging biotechnologies for pest management should be informed through public engagement. Regulatory decisions can be conceptually distinguished into the development of frameworks, the assessment of the release of a specific modified organism, and implementation decisions such as location and timing. Although these decisions are often intertwined in practice, the negotiation takes place at different stages of technology development and suggests different roles for public engagement. Some approaches to public engagement are more appropriate for different purposes and situations, and it is not always obvious how to go about matching the approach to the purpose. In addition to the diverse technologies involved in generating modified organisms, there are diverse publics with particular interests and different kinds of knowledge. Institutional interests range from commercial development to public regulation and future uptake. Contextual features, such as agency mandates, may limit or structure the extent and approach to public engagement. Different convening groups (government agencies, public interest groups, academics, businesses) and the kind of decision that is being considered determine what kind of input is needed and how the engaging groups will be constituted. This paper considers how the context of the release of genetically modified insects for pest control requires expanding approaches to the design of the public engagement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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