Does Internet Use Affect Public Perceptions of Technologies in Livestock Production
Notice bibliographique
Résumé
Novel technology applications such as cloning and genetic modification in livestock production have not been widely supported by the public. In this study the relationships between attitudes towards animals, internet use and potential uses of genomics (and vaccination) in beef and pork are examined. The public’s attitudes towards animals, based on an AAS score developed by Herzog et al. (1991) could affect how the public sees the use of genomic technologies in livestock production. Media coverage of technology, including use of the internet, may also play a role in attitudes towards new technologies. Public attitudes might impact acceptance of genomic technologies and influence their adoption by producers, hence influencing societal welfare. Understanding some of the factors influencing attitudes can assist in the development and adoption of technologies. Tobit and multinomial regressions for members of the Canadian public suggest that internet use (for the purposes of searching out information on science and technology) is a positive indicator of higher animal attitudes scores (being more protective of animals) which suggests that internet use has both a negative (indirectly through animal attitudes) and a positive (direct) relationship with the use of genomic technologies in livestock production (through the sign of the variable in the attitude towards genomics equations). Respondents’ individual characteristics such as gender, knowledge of genomics applications prior to survey, income level, etc., are also related to their risk/benefit assessment of this livestock production technology.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».