MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7071953628

Trade implications of gene-edited wheat under different regulatory scenarios

2022· dissertation· en· W7071953628 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisCommoditySustainabilityClimate changeGlobal climateFood securityKey (lock)Protectionism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat is a key global commodity and an essential component in the global food basket. However, in an era of climate change, dry weather conditions, and plant diseases, meeting the increasing demand for food is still a challenge. New breeding techniques (NBTs) or gene editing are rapidly emerging as alternative and sustainable methods of improving methods wheat traits. Although these innovative breeding methods contribute to higher yields and develop crops with valuable traits, the regulatory status and the adoption of these new breeding technologies are still being debated. Focusing on the regulatory approach of gene-editing in Canada and its main trade partners, this study analyzes the impact of different regulatory approaches to NBT on the potential trade of gene-edited wheat. The research simulates five regulatory case scenarios that test the effect of exporting Canadian gene-edited wheat. The first scenario states that Canada does not commercialize editing, while its competitors Australia and the US do. The second scenario presents the opposite case, only Canada commercializes gene-editing while the US and Australia do not. In the third scenario, the three exporters commercialize gene-edited wheat. In scenarios 1 to 3, countries with stringent regulations such as Italy (EU) and Algeria ban the import of gene-edited wheat. The fourth scenario assumes that only Italy establishes a trade ban for Canadian gene-edited wheat, and only Canada commercializes gene-edited wheat. The fifth scenario assumes that the three major wheat exporters: Canada, the US, and Australia export gene-edited wheat, and previously stringent countries (Italy (EU) and Algeria) become open to importing gene-edited wheat. Using data from the World Trade Organization (WTO) in 2019, a Global Simulation Model (GSIM) was devised to calculate the change in net welfare for each scenario. Results show that Canada registered a negative change in the net welfare when adopting gene editing versus a positive change in welfare when not using gene editing. The results suggest that heterogeneity in policy frameworks regarding gene-editing products disrupts trade continuity and shuts down the export markets in some cases, mainly in countries/ jurisdictions such as the European Union and Algeria, where gene-editing products are regulated as GMOs and their imports are banned. Additionally, the genetic gain from using gene-editing technology does not offset the market loss by countries that export gene-edited wheat.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207