THE FAILURES OF GENETICALLY MODIFIED ORGANISMS (GMOS): RESISTANCE, REGULATION, AND REJECTION
Notice bibliographique
Résumé
Genetically modified organisms (GMOs) have been contentious for more than three decades. Only 24 countries grow GMOs commercially. Four countries (USA, Canada, Brazil and Argentina) account for 85% of the global GMO hectares. Four crops (soy, corn, cotton and canola) account for 99% of GM hectares. Despite the veneer of social validity that regulators cast, the GMO sector has failed to gain a social licence. Where GM labelling is required, food manufacturers avoid GM ingredients. GMOs have failed to gain price parity with their non-GM counterparts, and they attract price penalties. Segregation of GMOs and non-GMOs has failed (with a tolerance of 0.9% GM contamination in so-called non-GM canola). GM has failed the coexistence test with a GMO growers contaminating neighbouring farms. GMOs are a biosecurity fail, with test plots of GM canola planted in the late 1990s still monitored two decades later for rogue canola plants. Most GMO crops are glyphosate dependent. Glyphosate is globally subject to massive litigation claims and awards, and is implicated in the causation of multiple cancers. Mechanisms for compensating farms contaminated by GMOs are lacking. The GMO industry has taken no responsibility for contaminations. GMOs are a threat to the organic sector and the maintenance of certification and price premiums. Most countries (88%) do not grow GMO crops. This paper considers the global experience of GMOs and the Australian experience as a microcosm of the global experience and as a case study.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».