Potential of commercialization of genome-edited crops
Notice bibliographique
Résumé
People&s;s needs and desires for the diversity of food and food products have compelled plant breeders to invent proficient technologies for precise genetic modification such as genome editing (GE) for rapid modification of traits which otherwise would take millions of years under natural conditions. The technologies that include the use of site-directed nucleases technologies, oligonucleotide-directed mutagenesis, zinc-finger nucleases, meganucleases, clustered regularly interspaced short palindromic repeats-Cas, transcription activator-like effector nucleases, etcetera, revolutionize crop development, enable rapid improvement of qualitative and quantitative traits, and add to the diversity of crops and crops products to meet the needs of a growing population with its increased preferences and purchasing capacities. GE products face policy obstacles and uncertainties owing to acceptance or rejection by consumers. Countries like the United States of America, Canada, Argentina, Brazil, etcetera, have developed policies and strict regulatory mechanisms for the commercialization of GE crops. The European Union and a few other countries have stricter regulations. While the technology has leaped from a transgenic genetic modification (GM) system to a cisgenic system of GE, the consumers’ and critics’ knowledge revolve around the GM debate that has created hurdles in the commercialization of GE crops. This chapter contains scenarios of GE crops and necessary recommendations.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».