Breeding “CRISPR” Crops<a class="tippyShow" data-tippy-interactive="true" data-tippy-arrow="true" data-tippy-theme="light-border" style="cursor:pointer" data-tippy-content="<p style=text-indent:0in;>In loving memory of my beloved wife, Jean Georges.</p>"><sup>1</sup></a>
Notice bibliographique
Résumé
The challenges which face the world today can be summed up in a few words: An increasingly congested world with dwindling areas of viable cultivated land and accelerating climate instability. The combined effect of these realities, together with the trend of striving to extend the average human life, puts the world on the path toward future catastrophe. This situation makes it imperative to seek realistic and practical solutions, which must be able to address food shortages and climate problems in a timely manner. In this article, an elucidative argument is presented with the intention of revealing the need for humanity to step back and consider more objectively the long-term benefits of crop-genome-editing for food security, looking beyond the unfounded negative notions about safety issues. If the faulty interpretations and arguments, which claim the CRISPR/Cas technology as being just another undesirable form of crop genetic modification stay unchallenged, they will continue to becloud the minds of decision makers and the public at large with inaccurate information. Eventually, the technology will be dismissed as a mere academic exercise with little or no benefit to future generations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,093 |
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 ».