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Enregistrement W6957856005 · doi:10.60692/4f3dd-q6361

Harmonizing the agricultural biotechnology debate for the benefit of African farmers

2003· article· en· W6957856005 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural biotechnologyFood securityAgriculturePovertyPoliticsBiosafetyGenetically modified foodFood safety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intense debate over agricultural biotechnology is at once fascinating, confusing and disappointing.It is complicated by issues of ethical, moral, socio-economic, political, philosophical and scientific import.Its vocal champions exaggerate their claims of biotechnology as saviour of the poor and hungry, while, equally loudly, its opponents declare it as the doomsday devil of agriculture.Sandwiched between these two camps is the rest of the public, either absorbed or indifferent.Biotechnology issues specific to the African public must include crop and animal productivity, food security, alleviation of poverty and gender equity, and must exclude political considerations.Food and its availability are basic human rights issues-for people without food, everything else is insignificant.Although we should discuss and challenge new technologies and their products, bringing the agricultural biotechnology debate into food aid for Africa where millions are faced with life-or-death situations is irresponsible.Agricultural biotechnology promises the impoverished African a means to improve food security and reduce pressures on the environment, provided the perceived risks associated with the technology are addressed.This paper attempts to harmonize the debate, and to examine the potential benefits and risks that agricultural biotechnology brings to African farmers.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,011
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,144 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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