Understanding Genetically Modified Crops (GMOs): Benefits, Risks, and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Genetically modified (GM) crops have revolutionized the agricultural sector by allowing scientists to rapidly introduce novel genes for desirable traits such as herbicide tolerance, pest resistance, bio-fortification, and disease resistance from one species to another, which are becoming difficult to achieve using conventional breeding methods. GM crops have improved the overall productivity of many crops, contributing positively to food security. In the past few decades, GM crops have shown significant positive effects, especially effective weed and pest management. Because of this success, GM crops in the past few decades have expanded up to 2.15 billion hectares globally. Despite these benefits, there are some serious potential issues associated with GMOs that have to be addressed such as weeds becoming resistant to herbicides due to their extensive use in GM crops, the potential threat of insects becoming resistant to CRY protein released by Bacillus thuringiensis (BT) crops, and the issues of biosafety and biodiversity of other plant and animal species linked with GM crops directly or indirectly. The review explores the basic techniques used to develop GM crops and explains the benefits of GMO crops in the field of agriculture, especially in weed management, disease resistance, and bio-fortification. And also, it highlights the prospects and examines the risks associated with GMO crops.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».