Towards equitable public sector plant breeding in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant breeding is central to agriculture and shifts in plant breeding practices (e.g., hybrid development) and selection goals (e.g., response to synthetic fertilizer) have catalyzed monumental and persistent changes in agricultural production systems of all scales with social, political, economic, and environmental repercussions. Although plant breeders are largely trained in the sciences of biology, genetics, and statistics, we posit an ethical imperative to examine the degree of equity with which the benefits of new research and plant cultivars are distributed. In the United States, the history of plant breeding parallels the colonial history of agriculture, which compels reflection by current plant breeders about their role in shaping our agricultural system. In this perspective essay, we examine longstanding ideas about equitable food systems through the lens of public plant breeding in the United States. We propose a framework for equitable plant breeding with respect to both its process and outcomes, and we intend for the ideas presented herein to catalyze reflection, discussions, and actions as the plant breeding community seeks greater equity in the food and seed systems our work supports.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».