Évaluation du risque pour l'environnement posé par les barbus (Puntigrus tetrazona) GloFishMD Starfire RedMD, Electric GreenMD, Sunburst OrangeMD et Galactic PurpleMD : des poissons d'ornement transgéniques
Bibliographic record
Abstract
Conformément à la Loi canadienne sur la protection de l’environnement, un avis en vertu du Règlement sur les renseignements concernant les substances nouvelles (organismes) a été soumis par Spectrum Brands à Environnement et Changement climatique Canada pour l’importation de quatre lignées de barbus tigres (Puntigrus tetrazona) génétiquement modifiés appelés barbus GloFishMD Electric GreenMD (GB2011), Starfire RedMD (RB2015), Sunburst OrangeMD (OB2019) et Galactic PurpleMD (PB2019) en vue de leur vente commerciale au Canada. L’évaluation du risque pour l’environnement a analysé 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 du GB2011, du RB2015, du OB2019 et du PB2019 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 des lignées déclarées et des espèces comparables pertinentes à l’égard de la température, et du fait que malgré un long historique d’utilisation du P. tetrazona non transgénique en Amérique du Nord, le poisson ne s’y est jamais établi. L’évaluation du risque pour l’environnement 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). Les niveaux d’incertitude liés au classement des dangers pour l’environnement varient de faible à modéré en raison des limitations des données sur les organismes substituts déclarés, ou d’une certaine dépendance à l’égard de l’opinion d’experts et de preuves anecdotiques. L’utilisation de CRISPR lors de la création de l’OB2019 et du PB2019 pourrait avoir entraîné des mutations imprévues dans les populations de barbus GloFishMD, ajoutant à l’incertitude dans l’évaluation des dangers, mais sans modifier les conclusions globales sur le risque. Il existe un faible risque d’effets environnementaux négatifs selon les niveaux d’exposition prévus pour l’environnement canadien découlant de l’utilisation du GB2011, du RB2015, du OB2019 et du PB2019 comme poissons d’ornement d’aquarium ou d’autres utilisations possibles.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".