Notice bibliographique
Résumé
Methods to Establish Genetically Modified Plants Transformation Methods Agrobacterium transformation Direct gene transfer Tissue Requirements Molecular Requirements Promoter Codon usage Selectable marker and reporter genes GM Plants Already on the Market (EU, USA, Canada, Japan) Herbicide Resistance in Soybean, Maize, Oilseed rape, Sugar beet, Rice, and Cotton Insect Resistance in Maize, Potatoes, Tomatoes, and Cotton Virus-resistance, Male Sterility, Delayed Fruit Ripening, and Fatty Acid Contents in GMPs GM Plants “in the Pipeline ” Input Traits Insect resistance in rice, soybean, oilseed rape, eggplant, walnut, grape, and peanut Disease resistance in maize, potatoes, fruits, and vegetables Tolerance against abiotic stresses Improved agronomic properties Traits Affecting Food Quality for Human Nutrition Increased carotenoid content in rice and tomato Elevated iron level in rice and wheat Improved amino acid composition in potato plants Reduction in the content of antinutritive factors in cassava Production of “low-calorie sugar” in sugar beet Seedless fruits and vegetables Traits that Affect Processing Altered gluten level in wheat to change baking quality Altered grain composition in barley to improve malting quality Traits of Pharmaceutical Interest Production of vaccines Production of pharmaceuticals Outlook
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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) | 0,094 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».