Notice bibliographique
Résumé
Biotechnology crop production area increased from 1.7 million hectares to 148 million hectares worldwide between 1996 to 2010. While genetically modified food is a contentious issue, the debates are usually limited to health and environmental concerns, ignoring the broader questions of social control that arise when food production methods become corporate-owned intellectual property. Drawing on legal documents and dozens of interviews with farmers and other stakeholders, Corporate Crops covers four case studies based around litigation between biotechnology corporations and farmers. Pechlaner investigates the extent to which the proprietary aspects of biotechnologies—from patents on seeds to a plethora of new rules and contractual obligations associated with the technologies—are reorganizing crop production. The lawsuits include patent infringement litigation launched by Monsanto against a Saskatchewan canola farmer who, in turn, claimed his crops had been involuntarily contaminated by the company’s GM technology; a class action application by two Saskatchewan organic canola farmers launched against Monsanto and Aventis (later Bayer) for the loss of their organic market due to contamination with GMOs; and two cases in Mississippi in which Monsanto sued farmers for saving seeds containing its patented GM technology. Pechlaner argues that well-funded corporate lawyers have a decided advantage over independent farmers in the courts and in creating new forms of power and control in agricultural production. Corporate Crops demonstrates the effects of this intersection between the courts and the fields where profits, not just a food supply, are reaped.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,213 | 0,071 |
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 ».