Évaluation des risques pour l'environnement posés par les poissons combattants GloFishMD Electric GreenMD, Moonrise PinkMD et Sunburst OrangeMD : trois lignées de poissons ornementaux transgéniques
Bibliographic record
Abstract
Conformément à la Loi canadienne sur la protection de l’environnement (LCPE), une déclaration en vertu du Règlement sur les renseignements concernant les substances nouvelles (organismes) [RRSN(O)] a été soumise par Spectrum Brands à Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) pour l’importation de trois Betta splendens génétiquement modifiés appelés poissons combattants GloFishMD Electric GreenMD (GBS2019), Moonrise PinkMD (PiBS2019) et Sunburst OrangeMD (OBS2019) en vue de leur vente commerciale au Canada. L’évaluation du risque environnemental consistait à analyser les dangers potentiels, la probabilité d’exposition et les incertitudes connexes, pour parvenir à une conclusion sur le risque. L’évaluation de l’exposition environnementale a permis de conclure que la présence de GBS2019, de PiBS2019 et de OBS2019 dans l’environnement canadien, hormis les aquariums, devrait être rare, isolée et éphémère en raison de leur incapacité à survivre aux températures généralement basses dans les milieux d’eau douce canadiens en hiver. Par conséquent, la probabilité d’exposition de l’environnement canadien est considérée comme faible. L’incertitude associée à l’évaluation de l’exposition environnementale est faible au vu des données disponibles sur la tolérance de la lignée déclarée et des espèces comparables pertinentes à l’égard de la température, et du fait que malgré un long historique d’utilisation du B. splendens non transgénique en Amérique du Nord, le poisson ne s’y est jamais établi. L’évaluation du danger environnemental a permis de conclure que les dangers potentiels liés à la toxicité environnementale, aux interactions trophiques, à l’hybridation, aux maladies, à la biodiversité, au cycle biogéochimique et à l’habitat sont négligeables. La transmission horizontale de gènes représente un danger faible (c.-à-d. aucun effet nocif prévu). L’incertitude associée à l’indice des dangers pour l’environnement varie de négligeable à modérée en raison des données limitées sur les organismes substituts et déclarés, ou d’une certaine dépendance à l’égard de l’opinion d’experts et de preuves anecdotiques. L’utilisation d’ARN guide et de Cas9 pendant la création des lignées peut avoir entraîné des mutations non ciblées dans les populations de poissons combattants GloFishMD, ce qui ajoute à l’incertitude de l’évaluation du risque, mais sans modifier les conclusions générales sur les dangers. Il existe un faible risque d’effets environnementaux négatifs selon les niveaux d’exposition prévus pour l’environnement canadien découlant de l’utilisation de GBS2019, de PiBS2019 et de OBS2019 comme poissons ornementaux d’aquarium ou à d’autres fins.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".