Public attitudes towards genetically modified polled cattle
Notice bibliographique
Résumé
Genetic modification of farm animals has not been well accepted by the public. Some modifications have the potential to improve animal welfare. One such example is the use of gene editing (i.e. CRISPR (clustered regularly interspaced short palindromic repeats)) to spread the naturally occurring POLLED gene, as these genetically hornless animals would not need to experience the painful procedures used to remove the horns or horn buds. The aim of the current study was to assess public attitudes regarding the use of GM to produce polled cattle. United States (US) citizens (n = 598), recruited via Amazon Mechanical Turk, were asked "Do you think genetically modifying cows to be hornless would be…", and responded using a 7-point Likert scale (1 = a very bad thing, 4 = neither good nor bad, 7 = a very good thing). Participants were then asked to indicate if they would be willing to consume products from these modified animals. We excluded 164 of the original 598 participants for not completing the survey, failing any of three attention check questions, or providing no or unintelligible qualitative responses. Respondents were then asked to provide a written statement explaining their answers; these reasons were subjected to qualitative analysis. Comparison of Likert scale ratings between two groups was done using the Wilcoxon rank-sum test, and comparisons between more than two groups were done using the Kruskal-Wallis rank test. More people responded that the modification would be good (Likert ≥ 5; 65.7%) than bad (Likert ≤ 3; 23.1%), and that they would be willing to consume products from these animals (Likert ≥ 5; 66.0%) versus not consume these products (Likert ≤ 3; 22.6%). Qualitative analysis of the text responses showed that participant reasoning was based on several themes including animal welfare, uncertainty about the technology, and worker well-being. In conclusion, many participants reported positive attitudes towards GM polled cattle; we suggest that people may be more likely to support GM technologies when these are perceived to benefit the animal.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».