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Enregistrement W4319870961 · doi:10.1007/s10526-023-10176-8

Impact of Access and Benefit Sharing implementation on biological control genetic resources

2023· article· en· W4319870961 sur OpenAlexafffund
Peter G. Mason, B.I.P. Barratt, Fernando Mc Kay, J. Klapwijk, Luciana Silvestri, Martin Hill, Hariet L. Hinz, A. W. Sheppard, Jacques Brodeur, Marcello Diniz Vitorino, Philip Weyl, Kim A. Hoelmer

Notice bibliographique

RevueBioControl · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensUniversité de MontréalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésConvention on Biological DiversityAnimal ecologyGenetic resourcesControl (management)BusinessRisk analysis (engineering)Computer scienceBiotechnologyBiodiversityBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The third objective of the Convention on Biological Diversity, the fair and equitable sharing of benefits arising out of the use of genetic resources was further developed when the Nagoya Protocol on Access and Benefit Sharing came into effect in 2014. Interpretation of how this agreement is being implemented is wide-ranging and there are implications for biological control. A survey of biological control workers indicated that while some countries have facilitated access to biological control genetic resources, requirements in other countries have impeded biological control implementation. There was consensus that benefits to provider countries should be in the form of supporting local research communities. There was also agreement that the free use and exchange of biological control genetic resources has provided benefits to the global community, including to both providers and recipients of the agents. It is recommended that consideration of the free use and exchange principal should be a key element of Access and Benefit Sharing measures for the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,093
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,182
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0930,182
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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