Using animal history to inform current debates in gene editing farm animals: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in gene editing farm animals. Some alterations could benefit animal welfare (e.g., improved heat tolerance in cattle with the “slick” gene), the environment (e.g., reducing methane emissions from cattle with induced pluripotent stem cells), and productivity (e.g., higher weight gains in cattle with the “double muscling” gene). Existing scholarship on the acceptability of such modifications has used myriad approaches to identify societal factors that shape the ethics and governance of this technology. We argue that integrating historical approaches—particularly from the relatively new and burgeoning field of animal history—offers a form of “anticipatory knowledge” that can help guide discussions on this topic. We conducted a systematic review of the animal history literature in English, German, and Spanish to identify the influence of political, scientific, economic, social, and cultural factors on the development and acceptance of such technologies. We identified analogous structures and fault lines in past debates about farm animals that provide insights for contemporary discussions about gene editing. Those analogous structures include the market power of meatpackers or the racialized precepts in livestock breeding, and fault lines, like the disconnect between states and citizens over the direction of food systems. Highlighting these similarities demonstrates how external forces have shaped—and will continue to shape—the acceptance or rejection of emerging biotechnologies as applied to farm animals.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».