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Enregistrement W3204988068 · doi:10.9734/bpi/nvbs/v4/4183f

Transgenic: Why should their Adoption and Consumption in Nigeria be taken with Cautiousness

2021· book-chapter· en· W3204988068 sur OpenAlexaboutno aff
P. C. Aju

Notice bibliographique

RevueBook Publisher International (a part of SCIENCEDOMAIN International) · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotechnologyAgricultureCredenceConsumption (sociology)Genetically engineeredNatural resource economicsGenetically modified cropsBiologyAgricultural economicsEnvironmental protectionBusinessToxicologyGeographyTransgeneEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic Engineering which involves the removal of genetic material from one organism and splicing it into the chromosomes of another is today set to revolutionize agriculture. It has given rise to a new set of organisms known as Genetically Modified Organisms (GMOs or Transgenic). The major advantage of GMO crops are yield increases as well as reduction in pesticide and herbicide use. Genetically Modified crops are today flourishing across the globe particularly in five leading countries namely the US, Argentina, China, Canada and Brazil. Worldwide, 181.5 million hectares were planted with GMO crops in 2014 with the US accounting for 40.28% of that average. About 5% of all canola, 13% of all corn, 31% of all cotton and 51% of soybean grown across the world today are genetically engineered. Notwithstanding their high potential caution need to be exercised in the adoption and consumption of GMO crops in Nigeria. Their health and environmental implications are yet to be subjected to long term scientific investigations. Fallouts from past scientific discoveries give credence to this call. For instance, nobody knew at the time DDT was discovered that DDT sprayed over a broad area would be bio-magnified through the food chain and concentrated hundreds of thousands of times in the human body. When CFCs were created, they were hailed as great discovery - inert compounds that were great carriers for aerosol sprays. Only when millions of tons of CFCs were liberated into air many years later was their scavenging effect on ozone in the upper atmosphere discovered. This paper therefore aims not only to highlight the benefits derivable from this new technology but also the need to exercise caution in the adoption and consumption of GM crops in Nigeria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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