Terroir? That's not how I would describe it
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – This article seeks to uncover if the definition of terroir is the same between the users (producers, vendors, high and low involvement consumers) of the term in the French wine industry. The objective is to uncover if the definition of terroir is homogenous between the user groups. Design/methodology/approach – An online questionnaire was distributed to an industry sample and then to a consumer panel, and asked respondents to outline in their own words how they would define a terroir product. Lexical analyses using SATO software were conducted and uncovered word frequency, distances, and contexts. Findings – The results show that each user group has its own taxonomy of terroir terms and uses an exclusive vocabulary. User group distinctions and commonalities are outlined. Globally it appears that the user groups seem to define terroir based on their level of involvement with wine as well as their role in the wine industry. Practical implications – French wine marketers can use these results to better understand how types of consumers perceive terroir and consider these perceptions when contemplating using terroir in a product description such as on wine labels or when developing marketing communications. Originality/value – Prior to this research there were no empirical results regarding how terroir is defined in the marketplace as well as the relationships between the descriptives used to define terroir. This research is a first step in understanding the value of terroir as a marketing attribute as well as the signals it represents for all user groups in the French wine industry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle