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Enregistrement W4401990658 · doi:10.1126/science.ado9340

Environmental impacts of genetically modified crops

2024· review· en· W4401990658 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of AgricultureCanada Research ChairsSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute of Food and AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésAgricultureGenetically modified cropsBiodiversityGenetically modified organismCroppingDeforestation (computer science)PesticideEnvironmental impact assessmentHuman healthCropGeographyAgroforestryNatural resource economicsBiologyEcologyEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetically modified (GM) crops have been adopted by some of the world's leading agricultural nations, but the full extent of their environmental impact remains largely unknown. Although concerns regarding the direct environmental effects of GM crops have declined, GM crops have led to indirect changes in agricultural practices, including pesticide use, agricultural expansion, and cropping patterns, with profound environmental implications. Recent studies paint a nuanced picture of these environmental impacts, with mixed effects of GM crop adoption on biodiversity, deforestation, and human health that vary with the GM trait and geographic scale. New GM or gene-edited crops with different traits would likely have different environmental and human health impacts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,262 · 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