Biotechnology in food
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to measure Canadian attitudes towards genetic engineering in food, for both plant-based and livestock, assess trust towards food safety and overall regulatory system in Canada. Design/methodology/approach This exploratory study is derived from an inductive, quantitative analysis of primary data obtained from an online survey of adults, aged 18 and over, living in Canada for at least 12 months. An online survey was widely distributed in both French and English. Data were collected from 1,049 respondents. The sample was randomized using regional and demographic benchmarks for an accurate representation of the Canadian population. The completion rate of the survey was 94 per cent. Based on the sampling design, the margin of error is 3.1 per cent, 19 times out of 20. Findings Consumers misunderstand the nature of genetic engineering or do not appreciate its prevalence in agrifood or both. In total, 44 per cent of Canadians are confused about health effects of genetically engineered foods and ingredients. In total, 40 per cent believe that there is not significant testing on genetically engineered food to protect consumers. In total, 52 per cent are uncertain on their consumption of genetically engineered food, despite its prominence in the agrifood marketplace. Scientific literacy of respondents on genetic engineering is low. While Canadians are divided on purchasing genetically engineered animal-based products, 55 per cent indicated price is the most important factor when purchasing food. Research limitations/implications More research is required to better appreciate the sociological and economic dimensions of incorporating GM foods into our lives. Most importantly, longitudinal risks ought to be better understood for both plant- and animal-based GM foods and ingredients. Additional research is needed to quantify the benefits and risks of GM crops livestock, so business practices and policies approach market expectations. Significantly, improving consumers’ scientific literacy on GM foods will reduce confusion and allow for more informed purchasing decisions. Indeed, a proactive research agenda on biotechnologies can accommodate well-informed discussions with public agencies, food businesses and consumers. Originality/value This exploratory study is one of the first to compare consumers’ perceptions of genetic engineering related to animal and plant-based species in Canada since the addition of genetically modified salmon to the marketplace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».