MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292836745 · doi:10.1080/21645698.2022.2111946

Public perception of plant gene technologies worldwide in the light of food security

2022· article· en· W4292836745 sur OpenAlexaboutno aff
Ewa Woźniak, Agata Tyczewska, Milica Perišić, Anna Beniermann, Dennis Eriksson, Nick Vangheluwe, Godelieve Gheysen, Naghmeh Abiri, Tomasz Twardowski

Notice bibliographique

RevueGM crops & food · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityChinaProduct (mathematics)BiotechnologyEuropean unionGenetically modified organismPerceptionGenome editingGenetically modified cropsEmerging technologiesState (computer science)Political scienceBiologyBusinessGenomeAgricultureGeneInternational tradeGeneticsTransgeneComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving global food security is becoming increasingly challenging and many stakeholders around the world are searching for new ways to reach this demanding goal. Here we demonstrate examples of genetically modified and genome edited plants introduced to the market in different world regions. Transgenic crops are regulated based on the characteristics of the product in many countries including the United States and Canada, while the European Union, India, China and others regulate process-based i.e. on how the product was made. We also present the public perception of state-of-the-art plant gene technologies in different regions of the world in the past 20 years. The results of literature analysis show that the public in Europe and North America is more familiar with the notion of genome editing and genetically modified organisms than the public in other world regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGM crops & foodMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207