PRRI جی ایم پلانٹس کے agronomic کی اور کے phenotypic Characterisation پر EFSA گائیڈنس دستاویز پر تبصرے. 6 نومبر 2014
تعارف
پر 25 ستمبر 2014, جینیاتی ترمیم شدہ حیاتیات پر یورپی فوڈ سیفٹی اتھارٹی کے پینل (EFSA GMO پینل) ایک اوپن کا آغاز مشاورت جینیاتی ترمیم شدہ پودوں کی agronomic اور phenotypic خصوصیات پر ایک ڈرافٹ گائیڈنس دستاویز پر.
مشاورت کا تعارف وضاحت کرتا ہے کے طور پر, ڈرافٹ دستاویز کا مقصد GM پلانٹس کی agronomic اور phenotypic خصوصیات کے لئے رہنمائی فراہم کرنا ہے, اور نسل میں درخواست گزاروں کی مدد کرے گا, تجزیہ اور ریگولیشن کے فریم میں ان GM پلانٹ کی ایپلی کیشنز کے حصے کے طور پر پیش agronomic / phenotypic ڈیٹاسیٹ کا فرمان (EC) کوئی 1829/2003.
PRRI تبصرے
عام طور پر, PRRI welcomes initiatives that strengthen the science base and harmonisation of agronomic and phenotypic characterisation of GM plants for risk assessment in the context of regulatory decision making.
تاہم, ڈرافٹ EFSA رہنمائی دستاویز اس تناظر میں بہت کم استعمال کی ہو ظاہر, سرکاری شعبے کے اداروں کے لئے بہت inhibitive کے ساتھ ساتھ اس کی موجودہ شکل میں منظور ہے تو اور حقیقت میں نقصان دہ ہو جائے گا.
موجودہ مسودے کے ساتھ مسئلہ یہ آمیزے اور یہ واقعی ممکن نہیں ہے کہ اتنے سارے مسائل کو confounds ہے - اور نہ ہی بامعنی – نظر ثانی کی جائے کرنے کے لئے مخصوص پوائنٹس کی نشاندہی کرنے کے لئے, ایک بنیادی نظرثانی مناسب ہو گا کے طور پر.
PRRI لہذا ذیل میں جنرل مشاہدے کے اس مرحلے میں اس کے تبصروں کو محدود, اور وضاحت اور جینیاتی ترمیم شدہ پودوں کی پارما agronomic اور phenotypic خصوصیات پر اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تکنیکی اجلاس میں ان نکات کی وضاحت کریں گے, 18 دسمبر 2014.
مسودہ رہنمائی:
- ڈیٹا کی وصولی تعلیمی یا مختلف قسم کی رجسٹریشن کے لئے دلچسپ ہو سکتا ہے کہ میں مقصد کے لئے لگتا ہے, بلکہ خطرے کی تشخیص کے تناظر میں حیاتیاتی متعلقہ ہیں کہ agronomic اور phenotypic ڈیٹا کی وصولی پر توجہ کرنے کے بجائے,
- کے بنیادی امتیاز کی نظر کھو دیا ہے 'جانتے ہیں اور کرنے کی ضرورت ہے معلوم کرنے کے لئے اچھا',
- تبدیلی اور ڈیٹا جمع کرنے کی اہم توسیع کے لئے سائنسی جواز کا فقدان ہے جو مقابلے کے ایک مقابلے کے موجودہ طرز عمل تجویز پیش کی,
- کھانے / فیڈ کے تعین کے لئے اور کاشت کے لئے ماحولیاتی خطرے کی تشخیص کے لئے ڈیٹا کی ضروریات کے آمیزے,
- دنیا میں کہیں اور طریقوں کے ساتھ مطابقت نہیں رکھتی ہے.