Notice bibliographique
Résumé
The issue of regulating the circulation of genetically modified (GM) crops and their products is extremely important for Ukraine. This is confirmed by climate change, which indicates the need for rapid adaptation of existing varieties while maintaining the yield level; increasing pest resistance to pesticides; international competitiveness of GM products; the need to comply with regulations on genetically modified organisms (GMOs) for European integration and the presence of genetically modified seeds in the country’s crops. So, the purpose of the work was to consider the problems, prospects and potential of GM plants in Ukraine. Qualitative analytical methods were used in the market analysis. Information was obtained from official data sources and market surveys. The results of four-year screenings in Dnipropetrovsk Region were also summarized. PCR diagnostics was used as verification method. In the course of the work, it has been established the presence on the Ukrainian market of more than two dozen GM soybean varieties, four transgenic sunflower hybrids, and ten transgenic corn hybrids from the world’s leading producers of Canada (Bramhill seeds, Sertis Holding S.A., Hyland Seeds, Sevita Int., Prograin), the USA (Asgrow & Monsanto), France (R.A.G.T.), Austria (Saatbau Linz). During 2018–2021, the distribution of transgenic products among domestic products in Dnipropetrovsk Region has been recorded. Thus, real-time PCR revealed that GMOs were present in 42.8% of the analyzed soybean samples; 87.5% of mixed fodder; 15.0% of sunflower samples. It has been established that the circulation of falsified GM products on the country’s market ranged from 25 to 50% (inconsistency in marking, certificate, holograms, and QR code), which indicates the imperfection of legal regulation and creates prerequisites for their illegal use
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».