Social acceptance of genetic engineering technology
Notice bibliographique
Résumé
Genetic engineering of animals has been proposed to address societal problems, but public acceptance of the use of this technology is unclear. Previous work has shown that the source of information proposing the technology (e.g. companies, universities), the term used to describe the technology (e.g. genome editing, genetic modification), and the genetic engineering application (e.g. different food products) affects technology acceptance. We conducted three mixed-method surveys and used a causal trust-acceptability model to understand social acceptance of genetic engineering (GE) by investigating 1) the source of information proposing the technology, 2) the term used to describe the technology, and 3) the GE application for farm animals proposed. Further, participants expressed their understanding of technology using a range of terms interchangeably, all describing technology used to change an organism's DNA. We used structural equation modelling and confirmed model fit for each survey. In each survey, perceptions of benefit had the greatest effect on acceptance. Following our hypothesized model, social trust had an indirect influence on acceptance through similar effects of perceived benefit and perceived risk. Additional quantitative analysis showed that the source of information and technology term had little to no effect on acceptance. Applications involving animals were perceived as less beneficial than a plant application, and an application for increased cattle muscle growth was perceived as more risky than a plant application. When assessing the acceptability of applications participants considered impacts on plants, animals, and people, trust in actors and technologies, and weighed benefits and drawbacks of GE. Future work should consider how to best measure acceptability of GE for animals, consider contextual factors and consider the use of inductive frameworks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».