Exploring the GMO narrative through labeling: strategies, products, and politics
Notice bibliographique
Résumé
Labels are influential signals in the marketplace intended to inform and to eliminate buyer confusion. Despite this, food labels continue to be the subject of debate. None more so than non-GMO (genetically modified organisms) labels. This manuscript provides a timeline of the evolution of GMO labels beginning with the early history of the anti-GMO movement to the current National Bioengineered Food Disclosure Standard in the United States. Using media and market intelligence data collected through Buzzsumo™ and Mintel™, public discourse of GMOs is analyzed in relation to sociopolitical events and the number of new food products with anti-GMO labels, respectively. Policy document and publication data is collected with Overton™ to illustrate the policy landscape for the GMO topic and how it has changed over time. Analysis of the collective data illustrates that while social media and policy engagement around the topic of GMOs has diminished over time, the number of new products with a GMO-free designation continues to grow. While discourse peaked at one point, and has since declined, our results suggest that the legacy of an anti-GMO narrative remains firmly embedded in the social psyche, evidenced by the continuing rise of products with GMO-free designation. Campaigns for GMO food labels to satisfy consumers' right to know were successful and the perceived need for this information now appears to be self-sustaining.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».