L’utilisation des organismes génétiquement modifiés (OGM) dans l’agriculture et l’alimentation : enjeux sociaux et perspectives de l’encadrement du droit et de l’éthique
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation des organismes génétiquement modifiés (OGM) dans l’agriculture et l’alimentation pose des enjeux sociaux importants malgré le potentiel économique de la biotechnologie. Les applications du génie génétique en agriculture semblent conduire à l’uniformisation de la diversité biologique et menacer les débouchés économiques des pays en développement. Le génie génétique semble remettre en cause l’indépendance du monde paysan. Il est perçu comme transgresseur des précautions individuelles de la protection de la santé et des principes moraux ou religieux. Cet article adopte une optique d’utilisation durable des OGM. Il traite des perspectives de l’encadrement du droit et de l’éthique. L’étiquetage, la traçabilité et la séparation des filières commerciales entre produits agricoles ordinaires et produits agricoles à base d’OGM, sont présentés comme les premiers balbutiements d’un droit naissant. À l’international, l’adoption du principe de précaution dans le Protocole de Carthagène sur la prévention des risques biotechnologiques ouvre les portes à un étiquetage clair des OGM. Mais il faudra attendre la fin des travaux de la COP des Parties à la CBD pour voir la véritable portée du principe de précaution sur cette question et ce, pas plus tard que deux ans après l’entrée en vigueur du Protocole.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".