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Enregistrement W4392346224 · doi:10.1080/23299460.2024.2304383

The need for more inclusive deliberation on ethics and governance in agricultural and food biotechnology

2024· article· en· W4392346224 sur OpenAlexaff
Catherine Kendig, Theresa Selfa, Paul Β. Thompson, Raymond Anthony, Wenda K. Bauchspies, Gwendolyn Blue, Ashmita Das, R. M. Harrison, Christopher R. Henke, Shan Jin, Jennifer Kuzma, Forbes Lipschitz, K.R. Richter, Morgan Ruelle, Timothy R. Silberg, Bruno Takahashi

Notice bibliographique

RevueJournal of Responsible Innovation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDeliberationAgricultural biotechnologyCorporate governanceAgriculturePolitical scienceEngineering ethicsBiotechnologyEnvironmental ethicsBiologyEconomicsManagementEngineeringPoliticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An inclusive and socially legitimate governance structure is absent to address concerns over new agricultural biotechnologies. Establishing an agricultural bioethics commission devoted to inclusive deliberation on ethics and governance in agricultural and food biotechnology is urgent. Highlighting the social and ethical dimensions of current agricultural bioengineering disputes in the food system, we discuss how a nationally recognized policy forum could improve decision-making and increase public understanding of the issues. We clarify ways the concepts that are used to categorize food and frame governance of food affect consumer choices, and how dissemination of information and the mode of dissemination can contribute to social inequities. We cite the record of medically-oriented bioethic commissions and the history of international bioethic commissions in support of our argument, and end by discussing what such a commission dedicated to agriculture and food issues could reasonably be expected to achieve.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,199
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1990,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0190,108
Communication savante0,0380,042
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0300,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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