Tensions at the boundary: Rearticulating ‘organic’ plant breeding in the age of gene editing
Notice bibliographique
Résumé
A host of technologies is rapidly entering agriculture. These new technologies—particularly gene editing—represent multifaceted shifts beyond “genetic modification” (GM), and are outpacing both public understanding and the capacity of regulatory regimes. This paper employs the case of the organic sectors in Canada and the United States, strongholds of GM resistance, to examine conversations about gene-editing technologies unfolding within the organic community, and elucidate their implications for the sector. We employ the concept of “boundary work” to illuminate how key actors and institutions delineate the concept of organic breeding in the face of emerging technologies. We draw upon semi-structured interviews with organic sector representatives, a review of documents published by organic organizations, and data from participant observation. We find that the organic community is reaffirming and deepening boundaries in response to arguments made by proponents of gene editing. Both internal and external pressures on the sector are facilitating a dampening effect on conversations about the boundaries between gene editing and organic agriculture, as the sector is compelled to present a united voice against the affront of new genetic technologies. The sector is also redrawing existing boundaries, as the advent of gene editing has forced conversations about the compatibility of both new and established breeding methods with organic. The resulting questions about what distinguishes acceptable levels of human intervention in plant genomes are highlighting some differences within the diverse organic community. We also argue that debates about gene editing and organic breeding may be “bounding out” important actors from deliberation processes, and note initial attempts to reckon with this exclusion.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».