Ethical Issues Arising from Enviropigs A Cooperative Learning Ethics Case Study New Perspectives in Agricultural Biotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Manure from farm animals is an important natural fertilizer for the growth of crops, but manure from intensive hog farms is a serious environmental problem. Because it is high in phosphorous, it can lead to water contamination, algae blooms which harm aquatic life, and the production of greenhouse gases. Researchers at the University of Guelph have developed transgenic pigs, Enviropigs, that use plant phosphorus more efficiently. By producing the enzyme phytase in the their saliva, the pigs can degrade normally indigestible phytate, which would otherwise release phosphorous into the pigs ’ manure. As a result, the phosphorus content of the manure is reduced by as much as 75 percent. Some groups claim that Enviropigs will produce substantial benefits to the environment, consumers, and pork producers. Others claim that these benefits are a smokescreen that will divert attention from the long-term unsustainability of intensive pork production, and that Enviropigs pose unacceptable risks to consumers and the environment. One of the primary funders of the research, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC), is deciding whether to renew their funding of the research. In response to increased
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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 | 0,040 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».