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Enregistrement W7009805787

From Farming to âPharmingâ. Risks and Policy Challenges of Third Generation GM Crops

2006· other· en· W7009805787 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOesterreichisches Musiklexikon online (Institut für kunst- und musikhistorische Forschungen der Österreichischen Akademie der Wissenschaften) · 2006
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European History and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionArticular cartilage damageTSG101LimitingGestational periodCircumstantial evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial and academic activities in the production of pharmaceuticals or other substances of industrial interests from genetically modified plants, i.e. molecular farming, have so far centred in the USA and Canada. Recent increases in EU activities and the proximity to market stage of the first plant-made pharmaceuticals, some of which from EU based companies, represent a call to action for EU regulators. Drawing on the North American debate on molecular farming it will be argued that both the rationale of and the risk issues associated with molecular farming will differ significantly from those of first generation GM crops. Based on these differences, the suitability of the existing regulatory framework, which essentially was developed in response to the arrival of insecticide and herbicide tolerant crops for food and feed use, is discussed. Possible options for adapting the already complex EU regulatory system to cater for molecular farming are examined. It will be argued that the policy challenges posed will inevitably spark a broader public debate. As an issue for debate, molecular farming is located at two crossroads: of the risk debate on agricultural biotechnology and the sustainability debate on renewables and greening of industry and of red and green biotechnology. Complex scientific, technical and legal issues, new issues at stake and a new pattern of actors are likely to give EU regulators a difficult time.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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