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Enregistrement W93818773

Public Preferences Relating to Plant Molecular Farming Research Summary

2006· article· en· W93818773 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Shiyi Tao

Notice bibliographique

RevueHealth law review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTransgenic Plants and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotechnologyBusinessAgricultureProduction (economics)NutraceuticalBioplasticAgricultural scienceEngineeringEnvironmental scienceBiologyEconomicsWaste managementFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on an emerging application of biotechnology--Plant Molecular Farming [PMF]--which proposes to use genetically modified plant crops as production systems to produce commercially valuable biomolecules, pharmaceuticals, or industrial products, rather than to produce food, feed, and fibre. (1) The production process underlying PMF products is recombinant DNA technology, as is the case for GM food crops. Using biotechnology, a gene for a medically or industrially useful molecule is placed into a plant, creating a novel plant with new traits to produce the desired biomolecules. The products of PMF are proposed to include health and medical products (vaccines, antibodies, enzymes for cancer, diabetes and HIV), industrial products (bioenergy, biochemicals, bioplastics, personal care items, laundry detergents and cosmetic products), and agriculture and nutritional foods (disease and drought resistant crops, functional foods, nutraceuticals, etc.). (2) Arcand and Arnison (2004) speculate the potential market size of PMF may be US $10 billion by 2010, noting that there are about 34 research companies conducting PMF research and trial production, mainly located in the US and Canada. (3) Canada has three leading molecular farming research companies that may have potential in a global market (4). PMF may have many benefits, but at the same time is associated with many risks. Potential benefits include large-scale production of potential new pharmaceuticals and production of these pharmaceuticals at relatively low-cost. These two significant advantages of PMF would help to overcome current pharmaceutical production lags, which are high cost and low quantity. (5) PMF may also give low-cost and large-scale production methods to produce novel industrial products. From an industry aspect, PMF could create more jobs and be an opportunity for economic development, potentially in rural areas. However, PMF technology also raises health, environmental, social, and regulatory challenges. The risks of PMF include possible contamination of the food supply chain by cross-pollination, accidental co-mingling or disposal of waste materials. The disposal of waste materials could also cause possible contamination effects on ecosystems and the environment, as could gene flow. (6) This study undertakes socio-economic research to assess how people view the introduction and development of PMF techniques. We conducted a nation-wide online survey, drawn from a representative panel from which 1574 individuals were sampled. Among all respondents, 48.8% are male, which is representative of the gender split in Canada. From the total, 80% chose the English version and 20% chose the French version of the survey. The youngest respondent is 18 years old; the oldest respondent is 82 years old. The average age of respondents is 43.5 years old. The average household income before taxes is $50,000. The data analysis to this point is preliminary. Generally, PMF technology was not familiar to most people. …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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