Climate solution or corporate co-optation? US and Canadian publics’ views on agricultural gene editing
Notice bibliographique
Résumé
The dexterity and affordability of gene-editing technologies promise wide-ranging applications in agriculture. Aiming to take advantage of this, proponents emphasize benefits such as the climate-mitigating promises of gene editing. Critics, on the other hand, argue that gene editing will perpetuate industrialized forms of agriculture and its concomitant environmental and social problems. Across a representative sample of US and Canadian residents (n = 1478), we investigate public views and perceptions of agricultural gene editing. We advance existing survey-based studies, which tend to focus on whether knowledge, familiarity, trust, or perceptions of naturalness predict views on gene editing. Instead, we examine whether broader societal concerns about industrialized food systems-a key claim about genetic engineering launched by critics-predicts comfort with gene editing. We also explore the predictive power of views of climate change as an urgent problem, following proponent arguments. Survey results explore gene editing views in reference to specific cases (e.g., drought-tolerant wheat) and specific alternatives (e.g., versus pesticide use). We find that people critical of industrialized food systems were most likely to express overall absolute opposition to the technology, whereas those concerned with the imminence of climate change were more likely to support climate-relevant gene editing. Our findings suggest the need for further research into the conditions upon which public groups find gene editing compelling or not-namely, if applications enhance or counter industrial food systems, or offer particular climate adaptive benefits. Furthermore, we argue that attention to broader societal priorities in surveys of perceptions may help address calls for responsible research and innovation as concerns gene editing.
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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 ».