Analysis of genetically modified foods and consumer: 25 years of research indexed in Scopus
Notice bibliographique
Résumé
Genetically modified (GM) foods are frequently recognized as an essential source of world food supply, linked to Sustainable Development Goal (SDG) 2: Zero hunger. However, several aspects of the risks and benefits of consuming GM foods have not yet been fully clarified. It is necessary to have the most relevant information to have more accurate legislation that benefits the population. The current research aimed to develop a bibliometric analysis; it also used VOSviewer visualization software to show the evaluation of publications indexed in the Scopus database focused on GM foods and consumers between 1999 and 2023. 979 documents were evaluated. The United States was recognized as the most productive (988 articles); however, Universiteit Gent was the institution with more publications (22), and the European Commission was the funding sponsor with more publications (19). The top institutions originated are from USA, UK, China, Italy and Germany. Nature Biotechnology was the journal with more articles published (28 articles). The study allows for gathering information that helps companies to improve the supply of GM foods and help regulators to generate policies and laws according to scientific evidence. • The USA and Universiteit Gent were the country and institution with more publications. • The top institutions were from the USA, the UK, China, Italy, and Germany. • Nature Biotechnology was the journal with the most articles published (28 articles). • The contribution about consumption of GM foods can contribute to SDG 2 (zero hunger).
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,175 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».