Notice bibliographique
Résumé
A caveat must be addressed at the start of this annual review of international biotechnology law and policy. Due to technical problems experienced by the publisher, fully beyond the author’s control, the report of developments during 2010 unfortunately was not published in last year’s volume of this Yearbook. As a consequence, since the year 2010 saw some important milestones for international biotechnology law and policy, the following report will cover developments during both 2010 and 2011. The year 2010 marked the fifteenth anniversary of the commercialization of genetically modified (GM) crops. And the anniversary year was one of record achievements, according to the annual Report on the Global Status of Commercialized Biotech/GM Crops by the International Service for the Acquisition of Agri-biotech Applications. In the first fifteen years since the first commercial transgenic plants were planted in 1996, the worldwide-accumulated hectarage of GM crops has surpassed 1 billion hectares (further growing to 1.25 billion hectares by 2011, which is equivalent to an area 25 percent larger than the total land mass of the United States or China). The record number of 148 million hectares planted in 2010 (and almost 160 million hectares in 2011) translates to an eighty-seven-fold increase over the premiere season in 1996 (approximately 94-fold by 2011), and it was planted by a record 15.4 million farmers worldwide (almost 16.7 million in 2011). The number of countries planting biotech crops has also reached an all-time high of twenty-nine (which has nearly quintupled from the initial six in 1996), including Pakistan, Myanmar, and Sweden as new participants, and Germany, which resumed GM planting after a brief stop. Of the total twenty-nine GM-growing countries, nineteen are developing nations. For the first time, in both 2010 and 2011, the top ten countries each grew more than one million hectares, notably the United States (2010: 66.8 million hectares; 2011: 69 million hectares), Brazil (2010: 25.4 million hectares; 2011: 30.3 million hectares), Argentina (2010: 22.9 million hectares; 2011: 23.7 million hectares), India (2010: 9.4 million hectares; 2011: 10.6 million hectares), Canada (2010: 8.8 million hectares; 2011: 10.4 million hectares), China (2010: 3.5 million hectares; 2011: 3.9 million hectares), Paraguay (2010: 2.6 million hectares; 2011: 2.8 million hectares), Pakistan (2010: 2.4 million hectares; 2011: 2.6 million hectares), South Africa (2010: 2.2 million hectares; 2011: 2.3 million hectares), and Uruguay (2010: 1.1 million hectares; 2011: 1.3 million hectares).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,009 | 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 ».