“Frequently Asked Questions” About Genetic Engineering in Farm Animals: A Frame Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calls for public engagement on emerging agricultural technologies, including genetic engineering of farm animals, have resulted in the development of information that people can interact and engage with online, including “Frequently Asked Questions” (FAQs) developed by organizations seeking to inform or influence the debate. We conducted a frame analysis of FAQs webpages about genetic engineering of farm animals developed by different organizations to describe how questions and answers are presented. We categorized FAQs as having a regulatory frame (emphasizing or challenging the adequacy of regulations), an efficiency frame (emphasizing precision and benefits), a risks and uncertainty frame (emphasizing unknown outcomes), an animal welfare frame (emphasizing benefits for animals) or an animal dignity frame (considering the inherent value of animals). Animals were often featured as the object of regulations in FAQs, and questions about animals were linked to animal welfare regulations. The public were represented using a variety of terms (public, consumer) and pronouns (I, we). Some FAQs described differences between technology terms (gene editing, genetic modification) and categorized technologies as either well-established or novel. This framing of the technology may not respond to actual public concerns on the topic. Organizations seeking to use FAQs as a public engagement tool might consider including multiple viewpoints and actual questions people have about genetic engineering.
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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 | 0,038 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».