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Enregistrement W4306765230 · doi:10.1177/01622439221122513

Governing Agricultural Biotechnologies in the United States, the United Kingdom, and Germany: A Trans-decadal Study of Regulatory Cultures

2022· article· en· W4306765230 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience Technology & Human Values · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésAgricultureBiosafetyJurisdictionPolitical sciencePoliticsNoveltyCorporate governanceGermanAgricultural biotechnologyScience policyBiotechnologyBiologyPublic administrationLawManagementGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative studies of agricultural biotechnology regulation have highlighted differences in the roles that science and politics play in decision-making. Drawing on documentary and interview evidence in the United States, the United Kingdom, and Germany, we consider how the “regulatory cultures” that guided national responses to earlier generations of agricultural biotechnology have developed, alongside the emergence of genome editing in food crops. We find that aspects of the “product-based” regulatory approach have largely been maintained in US biosafety frameworks and that the British and German approaches have at different stages combined “process-based” and “programmatic” elements that address the scientific and sociopolitical novelty of genome editing to varying degrees. We seek to explain these patterns of stability and change by exploring how changing opportunity structures in each jurisdiction have enabled or constrained public reasoning around emerging agricultural biotechnologies. By showing how opportunity structures and regulatory cultures interact over the long-term, we provide insights that help us to interpret current and evolving dynamics in the governance of genome editing and the longer-term development of agricultural biotechnology.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,297 · 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