Expert Views on Communicating Genetic Technology Used in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of genetic technology in agriculture is viewed by some as the next frontier of farming but others may view it as a threat. The aim of the current study was to describe the views of experts working in agricultural genetics regarding how best to communicate genetic technology with a broader audience (e.g., clientele, the public). We recruited 10 experts working in roles that involve communication about genetic technology in agriculture. Using semi-structured interviews, we asked participants to describe how they discuss this technology, who they discuss it with, and their thoughts on the involvement of various stakeholders in these discussions. Interview transcripts were subjected to thematic analysis and participant responses were organized into three themes: 1) Communicating and framing genetic technology, including discussing risks, benefits, and applications, distinguishing technology from other similar technologies, and engaging in value-based discussions; 2) Challenges of public communication, including misinformation and opposing opinions, conflation with older technologies, and balancing information provision; and 3) Stakeholder involvement in discussions, which included views on how different groups (e.g., activists, farmers, and scientists) should be included in discussions, and who is best suited to discuss genetic technology with the public. We conclude that leaders in agricultural genetics engage in a variety of approaches to communicate genetic technology, using different frames that they feel are likely to appeal to their audience, and differ in their opinions of who should be involved in these discussions.
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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 | 0,054 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 ».