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Enregistrement W7073982696

Current scientific understanding of the environmental biosafety of transgenic fish and shellfish

2009· article· en· W7073982696 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Minnesota Digital Conservancy (University of Minnesota) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinnesota Sea Grant, University of MinnesotaGovernment of CanadaUnited States Agency for International DevelopmentNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésBiosafetyFish <Actinopterygii>ShellfishGenetically modified organismAquacultureTransgeneEnvironmental safetyZebrafish
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fluorescent zebrafish was the first genetically engineered animal to be marketed, and biotechnologists are developing many transgenic fish and shellfish. Biosafety science is not sufficiently advanced to be able to draw scientifically reliable and broadly trusted conclusions about the environmental effects of these animals. The science is best developed for identifying hazards posed by environmental spread of a transgenic fish or shellfish and least developed for assessing potential ecological harms of spread. Environmental spread of certain transgenic fish or shellfish could be an indirect route of entry into the human food supply. The management of predicted environmental risks is in its infancy and has thus far focused on the first step of the risk management process, i.e. risk reduction, via a few confinement methods. There is a critical need to improve scientific methods of environmental safety assessment and management and to gather empirical data needed to substantiate biosafety conclusions and to effectively manage transgenic fish and shellfish. Scientists and potentially affected parties should participate in prioritising the knowledge gaps to be addressed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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