Producer perceptions of, and barriers to, implementations of insect resistance management (IRM) strategies for genetically engineered BT-containing corn in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Genetically-engineered, Bt-containing corn was the first product of modern crop biotechnology available to Ontario corn producers that would aid in protecting field corn insect damage caused by the European corn borer (ECB). With this new technology corn producers are now able to control ECB effectively and cost efficiently. The goal of this research was to identify farmers' initial attitudes and perceptions towards Bt-corn that might facilitate or impede the adoption of both Bt-corn and Insect Resistance Management (IRM) strategies across Ontario. By developing a baseline understanding of the influencing factors that surround Bt-corn, recommendations for an effective communication strategy were developed. The methodology included interviewing 15 agricultural leaders in Ontario from diverse backgrounds to help develop a self-administered questionnaire, in addition to an extensive review of scientific literature and in-depth analysis of media coverage. In early April 1998, 2, 435 questionnaires were sent to a random list of corn producers across Ontario. Results are based on 780 returned surveys. A follow up survey of over 800 corn producers was conducted in June 1999 to identify emerging trends. Bt-corn was used extensively by Ontario corn producers during the 1998 and 1999 growing-season. The issue is not whether producers will continue to use the technology, but will growers practise vital resistance management whenever they grow Bt-corn. There is a need for continued support of harmonized recommendations on IRM so that farmers are clear about what they need to do to delay ECB resistance to the Bt protein. Furthermore, support by key stakeholders can also add to the credibility of the agri-food industry in communicating the benefits and risks associated with crop biotechnology. By demonstrating sound stewardship and communicating how and why the technology is used, the agri-food industry can improve consumer confidence in plant biotechnology.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».