Engaging publics on gene editing of farm animals: Evidence from the online gray literature
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are using diverse strategies to engage publics on what they think about emerging biotechnologies in agriculture, like gene editing applications for farm animals. As anyone can now access gray literature when seeking information on the Internet, we reviewed online gray literature as a dataset to understand public engagement strategies. We found 34 documents through our online search and expert consultation, and categorized documents based on the engagement strategy used: consulting, informing, or marketing. We then discussed how publics were involved in these strategies, analyzing the approaches across the theoretical frameworks of Social License to Operate, Responsible Research and Innovation, and Deliberative Democracy. Reviewing the gray literature offers a unique perspective into how organizations seek to influence public debates about gene editing. Individual sources within gray literature often presented a combination of engagement strategies based on the entity’s objectives. Our findings suggest that informing and marketing are the most common strategies because of the goal to influence policy and governance. We conclude that the gray literature can be used to document how organizations seek to engage various publics about gene editing applications, suggesting this largely underutilized dataset might offer a means of bridging policy and academic debates about the issue.
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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 | 0,058 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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.
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 ».