Public Perceptions Regarding Genomic Technologies Applied to Breeding Farm Animals: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
The societal acceptability of different applications of genomic technologies to animal production systems will determine whether their innovation trajectories will reach the commercialisation stage. Importantly, technological implementation and commercialisation trajectories, regulation, and policy development need to take account of public priorities and attitudes. More effective co-production practices will ensure the application of genomic technologies to animals aligns with public priorities and are acceptable to society. Consumer rejection of, and limited demand for, animal products developed using novel genomic technologies will determine whether they are integration into the food system. However, little is known about whether genomic technologies that accelerate breeding but do not introduce cross-species genetic changes are more acceptable to consumers than those that do. Five focus groups, held in the north east of England, were used to explore the perceptions of, and attitudes towards, the use of genomic technologies in breeding farm animals for the human food supply chain. Overall, study participants were more positive towards genomic technologies applied to promote animal welfare (e.g., improved disease resistance), environmental sustainability, and human health. Animal "disenhancement" was viewed negatively and increased food production alone was not perceived as a potential benefit. In comparison to gene editing, research participants were most negative about genetic modification and the application of gene drives, independent of the benefits delivered.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».