Notice bibliographique
Résumé
The European Union is finally coming around to gene-edited seeds For a quarter century, activists such as Vandana Shiva have opposed GM crops that can help feed the world. Now, more than ever, it is time to reject their Luddite demands. In 2021, the European Union announced that it would be reviewing its 2001-era legislation governing genetically modified (GM) organisms, so as to properly account for the recent development of “gene-edited” crops, which are produced using what is known as New Genomic Techniques (NGT). To laypeople, the distinction between the various technology types may seem obscure. But from a scientific point of view, the difference is significant. Genetically modified organisms ‐ also known as transgenic organisms, or GMOs ‐ have been around since the 1990s. Many well-known GMOs have been developed by combining DNA from different types of organisms, a process that has aroused fears of “frankenfoods” (a pejorative term coined three decades ago by Boston College professor Paul Lewis, who wrote that if they want to sell us Frankenfood, perhaps it is time to gather the villagers, light some torches and head to the castle. By contrast, NGTs allow scientists to manipulate specific regions of a genome directly ‐ so as to reduce the need for pesticides, resist disease, boost yields, or enhance resilience in the face of climate change ‐ without importing genetic material from outside sources.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,036 |
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 ».