Responsible Agriculture: An Analysis of Discourse and Decision Making on Risk Assessment and Management of Genetically Modified Staple Crop Import and Cultivation in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
The European Union (EU) imports Genetically Modified (GM) Staple Crops (SC) for animal feed and to be used in food chain production. GM SC are imported mostly from the United States, Canada, Brazil and Argentina. However, this is generally not public knowledge. This is partly due to EU policy on the cultivation of GM being highly regulated. Hence the belief of some that the EU is a GM-free zone. On a global perspective, the EU is one of the most conservative users of GM. One could talk of a European culture of anti-GM. For some, this culture has been intervening with science and has been prospering misinformation and mystification of GM. This has been argued to put Food Security, Safety and Sustainability at risk. Hence, the current model of Agricultural Policy in the EU is not Responsible. It is therefore important to deconstruct the culture that has formed around GM in the EU to be able to understand the discourse narrative and to analyse the decision to not cultivate but import GM SC.
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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 | 0,043 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,034 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».