Bibliographic record
Abstract
Grains raconte le celebre proces intente par la multinationale Monsanto contre un cultivateur de la Saskatchewan. En 1998, le geant des produits chimiques et des biotechnologies accuse Percy Schmeiser d'avoir viole son brevet sur une semence de colza genetiquement modifie : le canola Roundup Ready. Schmeiser pretendait que les graines etaient arrivees dans son champ par contamination aerienne. L'histoire de sa longue resistance ? et de sa defaite en Cour supreme du Canada ? a fait le tour du monde. Poussant plus loin l'investigation, Annabel Soutar entraine le lecteur dans les coulisses de l'agrobusiness en lui faisant vivre « de l'interieur » les methodes qu'emploie Monsanto pour introduire ses semences OGM dans les communautes agricoles du Canada et du monde entier. Intimidation, delation, pots-de-vin, campagnes de denigrement et, bien sur, poursuites judiciaires sont au menu, pendant que l'Etat canadien abdique son role de surveillance de l'industrie et d'information du public. Dans cette piece de theâtre documentaire, genre dont elle s'est fait une specialite, l'auteure entremele la transcription du proces et ses propres entretiens avec Schmeiser, des avocats, des cultivateurs, des industriels, des chercheurs, des fonctionnaires et des militants. Loin de tout manicheisme, elle met en scene son enquete, ses doutes quant aux veritables mobiles de l'accuse ainsi que son questionnement sur la possibilite de breveter et de privatiser le vivant.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.071 | 0.018 |
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".