Bibliographic record
Abstract
РЕГУЛИРОВАНИЕ ВНЕДРЕНИЯ ГМО В ПРОИЗВОДСТВО ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ: ПРИМЕР КАНАДЫ Аннотация.Распространение продуктов питания, содержащих генномодифицированные организмы, беспокоит общественность и правительства разных стран мира, включая Россию.Обеспечение безопасности продовольствия в этом контексте предполагает определенные действия со стороны регулирующих органов.В статье рассматриваются проблемы регулирования внедрения продуктов питания, содержащих ГМО, на продовольственный рынок Канады.Специфической чертой канадского продовольственного рынка является присутствие на нем лосося, выведенного с помощью генной инженерии.Отмечается, что принятие решения о допуске на рынок ГМ-продуктов в Канаде основывается на данных производителей, которые закрыты для общественности и независимых экспертов.Механизм регулирования ГМО не включает обязательную специальную маркировку и в целом является непрозрачным.Отмечается, что обещания правительства Канады обновить закон об охране окружающей среды (Canadian Environmental Protection Act) с целью лучшего информирования потребителей о составе и аспектах производства продуктов питания привели лишь к незначительным изменениям, не решающим, в частности, проблему допуска на потребительский рынок продуктов животного происхождения.Сложности и особенности регулирования ГМ-продуктов в Канаде состоят в том, что канадская система регулирования ГМО имеет две конкурирующие цели: поддержка производства и защита общественной безопасности.Такие особенности регулирования ГМО в Канаде не позволяют ему быть полностью объективным и прозрачным, что не может не беспокоить ее внешнеторговых партнеров, одним из которых до начала специальной военной операции на Украине являлась Россия.Рассматриваемые подходы к регулированию ГМО в Канаде представляют научно-практический интерес для отечественных специалистов и может быть изучен при совершенствовании российского законодательства в этой сфере с целью избежания ошибок. Ключевые слова: генетически
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".