Advances in Plant Breeding, Polemics of Genetically Modified Crops and Biosafety Frameworks in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Ethiopia is one of the top African countries with fast population growth that requires technological interventions for improving agricultural production. Agriculture is entirely the source of food or nutrition security, raw material for agro-industries and export commodities for the country. The abrupt population increase augmented with challenges derived by climate change and newly emerging problems necessitate the use of modern plant breeding techniques. This paper provides insights of advancements in new crop improvement research, discourses associated with genetically engineered crops and biosafety frameworks in the country. Ethiopia has begun evaluation and use of genetically modified (GM) crops. The classical agricultural researches are being undertaken for more than five decades but require embracing modern tools to better address agricultural challenges. As compared to conventionally developed elite varieties, GM crops are found to be more advantageous based on their traits of interest in various ways. In handling GM research, there was no compromise on the biosafety procedures and regulations of the country. Bollworm resistant cotton, insect resistant and drought tolerant maize have already been evaluated incompliance with the country’s biosafety framework and released for general use while few GM crops are still under confined or contained evaluations. Opponents are emerging in the country with the adoption of the technology and misinformation is undergoing using various media outlets. Public research and regulatory institutes have been providing evidence based information using all possible means. Continuous public awareness enhancement is equally important with the adaptation and use of new technologies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».