The quandary of agricultural biotechnology, pure economic loss, and non-adopters: comparing Australia, Canada, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Innovations impact societies in a variety of ways. Successful innova tions are utility enhancing, in that they create a higher degree of benefits that offset any of the potential disadvantages of the innovation. Unsuccessful innovations suffer from the reverse, in that they result in more disadvantages than benefits and therefore, are ultimately rejected by society. The innovation of agricultural biotechnology and geneti cally modified (GM) crops has triggered substantial discussion regarding the advan tages and disadvantages of the technology. Numerous financial and economic benefits are starting to be recognized by adopters, but some non-adopters are growing increa singly concerned about their ability to profit given the high levels of GM crop adoption. While some might argue that non-adopters of GM crops are the conventional economic losers of this innovation, the reality is that demand for non-GM products is higher, in large part, because of consumer desires to avoid GM food products. The concept of pure economic loss in relation to innovation posits that those negatively impacted by the innovation of GM crops are entitled to compensation that offsets the externality. In undertaking a thorough assessment of pure economic loss and GM crops, this article evaluates the logic for, and efficiencies of, having compensation funded via the use of courts versus government regulations. This article considers whether non-adopter rights are developing in the case of GM crops and what governance response mechanism is best suited to those claims. It is concluded that the decision over whether to support or reject an innovation is too important to the larger society as a whole to be decided by the courts. *B.Sc., LL.B. (Hons), Ph.D.; Solicitor of the Supreme Court of Victoria; Faculty of Law, Monash University, Victoria, Australia, email: karinne.ludlow@monash.edu. The authors' re search was supported by a grant from the Academy of the Social Sciences in Australia and The Australian Department of Industry, Innovation, Science and Research. **B.A., Ph.D.; Department of Bioresource Policy, Business and Economics, University of Saskatchewan, Canada, email: stuart.smyth@usask.ca. Smyth's research is supported by VALGEN (Value Addition through Genomics and GE3LS), a project sponsored by the Government of Canada through Genome Canada and Genome Prairie.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».