Does “Precision” Matter? A Q Study of Public Interpretations of Gene Editing in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Gene editing (GE) technologies are rapidly gaining traction as an alternative to genetically modified organisms (GMOs) in agriculture. While proponents claim the critical need for GE to address climate change and food security and assert its similarity to conventional breeding, critics argue that these technologies bring similar concerns to GMOs, such as supporting industrial agriculture and enhancing corporate control and ownership. But how do public groups make sense of these technologies? While incorporating public concerns is key to responsible and ethical innovation, minimal research explores how people make sense of emerging applications. We offer an exploratory Q study that investigates how one public group applies interpretive frames to understand applications of novel GE and related technologies. We find participants apply three different frames, invoking applications as (1) necessitating a system critical lens, (2) worthy of pragmatic of consideration, or (3) a deeply ambiguous prospect. These frames, we argue, articulate visions of particular sociotechnical futures, most of which are contrary or orthogonal to proponents’ assumptions. Instead, we find participants concerned less with the precision of techniques or the origin of genes used and more often with whether these applications reify dominant industrial practices and if viable alternatives exist.
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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 | 0,100 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,048 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».