Public attitudes toward genetic modification in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Genetic modification has been used to create dairy cattle without horns and with increased resistance to disease; applications that could be beneficial for animal welfare, farm profits, and worker safety. Our aim was to assess how different stated purposes were associated with public attitudes toward these two applications using a mixed methods approach. Using an online survey, U.S. participants were randomly assigned to one of ten treatments in a 2 (application: hornless or disease-resistant) x 5 (purposes: improved animal welfare, reduced costs, increased worker safety, all three purposes, or no purpose) factorial design. Each participant was asked to read a short description of the assigned treatment (e.g. hornlessness to improve calf welfare) and then respond to a series of questions designed to assess attitude toward the treatment using 7-point Likert scales (1 = most negative; 7 = most positive). Responses of 957 participants were averaged to creative an attitude construct score. Participants were also asked to explain their response to the treatment. Qualitative analysis of these text responses was used to identify themes associated with the participants' reasoning. Participant attitudes were more favorable to disease resistance than to hornlessness (mean ± SE attitude score: 4.5 ± 0.15 vs. 3.7 ± 0.14). In the 'disease-resistance' group participants had more positive attitudes toward genetic modification when the described purpose was animal welfare versus reduction of costs (contrast = 1.00; 95% CI = 0.12-1.88). Attitudes were less favorable to the 'hornless' application if no purpose was provided versus when the stated purpose was either to improve animal welfare (contrast = 0.95; 95% CI = 0.26-1.64) or when all purposes were provided (contrast = 0.88; 95% CI = 0.19-1.58). Similarly, attitudes were less positive when the stated purpose was to reduce costs versus either improving animal welfare (contrast = 0.86; 95% CI = 0.09-1.64) or when all purposes were provided (contrast = 0.79; 95% CI = 0.02-1.56). Quantitative and qualitative analysis indicated that both the specific application and perceived purpose (particularly when related to animal welfare) can affect public attitudes toward genetic modification.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».