Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evolving Tomorrow scrutinizes how evolutionary change happens, how modern-day genetic engineering can influence it, and what consequences of these forces we can expect to see in the future of the Anthropocene era. The first part of this book explores how living organisms change over time and how it can happen fast. It explains nature’s evolutionary forces, how these forces interplay with genetics, and the intricacies of genetic biotechnologies like CRISPR-Cas9 genome editing. Some genetic engineering with CRISPR-Cas9 gene drives will present a new force of evolution, termed genetic welding, if unleashed into the wild. Extensive real-world examples from nature draw on the author’s decades of experience conducting research around the world in the lab and in the field. The second part of the book investigates the applications and implications of manipulating evolution and genetic engineering to alter and create new species. It explores the ecosystem consequences and environmental bioethics of changes to plants and animals, including through de-extinction, rewilding, and invasive species. It deliberates competing perspectives of the meaning of wild and nature. It considers the ethical conundrums of genetic engineering of our own species, including the potential emergence of a new form of eugenics. The ideas developed in this book build the crucial links across evolution, ecology, biotechnology, and ethics to ground how global society will decide how and when it acts to shape the inevitable evolutionary changes that accumulate in the world of tomorrow and throughout the next millennia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».