Notice bibliographique
Résumé
Though many international environmental, political, and advocacy groups are focusing on international agreements and regulations to address the issues facing the world’s oceans, others have turned to technological-based solutions and are even finding ways to capitalize on the issue – with potentially significant consequences for international food system sustainability. AquaBounty Technologies, Inc., a biotechnology company, is positioning itself as a “food security game-changer”, marketing genetically engineered (GE) fish as a cheap food. The company has become the first to produce a commercially feasible and federally approved GE fish, known as AquAdvantage Salmon. The company gained approval for the commercial sale of the fish to humans from the U.S. Food and Drug Administration (FDA) in 2015 and the Canada Food Inspection Agency (CFIA) in 2016. Though this is the first approved use of GE technology in an animal for commercial sale and consumption by humans, it is certainly not the only one being investigated. Internationally, other private companies are working to develop more species of GE fish, shellfish, and even land-based farm animals. Regulation of these GE animals is complicated; for example, the FDA regulates GE animals under the new animal drug provisions of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act. While this is certainly a novel approach to address the increased pressures faced by the world’s oceans, extreme care and caution should be taken by the scientific and regulatory community in managing this new technology.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».