Genetic transformation of crop plants: Risks and \nopportunities for the rural poor \n
Notice bibliographique
Résumé
The world population is increasing at an alarming rate and is expected to increase from 6.5 billion at present to 7.5 billion by 2025. Most of this population lives in the rural areas in the developing countries where poverty, food insecurity and nutritional deficiencies are the major \n problems. Low crop productivity, limited use of inputs such as fertilizers and pesticides and \n losses due to biotic and abiotic stress factors are a major constraint to increase production and \n productivity of crops. With the advent of genetic engineering, it has become possible to clone and \n insert genes into the crop plants to confer resistance to insect pests and improve the nutritional \n quality. Genetically transformed crops with Bacillus thuringiensis and herbicide resistance genes \n have been deployed for cultivation in USA, Canada, China and Australia. However, very little has \n been done to use this technology for improving crop production in the harsh environments of the \n tropics, where the need for increasing food production is most urgent. However, there is a need to \n follow the biosafety regulations and a better presentation of the results to the general public for a \n rational deployment of the genetically transformed crops for improving the livelihoods of the rural poor. \n
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».