Organismos genéticamente modificados, seguridad alimentaria y salud: trascendiendo la epidemiología y la salud pública
Bibliographic record
Abstract
En las últimas décadas, los cambios en la agricultura y las innovaciones en biotecnología han modificado el panorama de la alimentación del planeta. Desde la década de los cincuenta, la revolución verde ha tenido un impacto dramático a nivel planetario y hoy en día temas como el desarrollo sostenible hacen parte de la agenda política mundial. Los Organismos Genéticamente Modificados han revolucionado la agroindustria y la biotecnología, y en la actualidad los cultivos de este tipo han crecido a un ritmo vertiginoso en varios países. Sin embargo, las promesas de erradicación del hambre y la inocuidad de estas nuevas bondades tecnológicas han creado profunda desconfianza y prevención tanto en la comunidad cientí- fica como en el público en general. Muchos abogan por el principio de precaución apelando a la incertidumbre científica dada la escasa evidencia de estudios epide- miológicos que evalúen efectos a largo plazo en la salud pública y al mismo tiempo, crece la polémica frente a un tema complejo de profundo interés general que impacta de manera relevante en diversas áreas del conocimiento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".