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Enregistrement W2066033957 · doi:10.1108/17511061211213747

The size distribution of California's north coast wineries: 1984‐2009

2012· article· en· W2066033957 sur OpenAlexaff
Don Cyr, Joseph Kushner, Tomson Ogwang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wine Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)TourismMarket shareIndex (typography)MarketingBusinessOriginalityMarket sizeValue (mathematics)Agricultural economicsGeographyCommerceEconomicsMathematicsStatisticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of the paper is to examine the structure of California's north coast wine industry from 1984 to 2009, to determine if there are significant changes in the size distribution of wineries. Design/methodology/approach Chi‐squared tests in conjunction with the Hoelter index are used to determine whether the changes in the market share for various size classes are significant. Findings The authors find a statistically significant trend in terms of smaller wineries becoming an increasing percentage of the total number of wineries and of market share. Originality/value Unlike most other industries, small wineries are able to meet the changing market and technological conditions of the industry. These results augur well for the growing area of wine tourism which is highly dependent on boutique wineries. The results are also encouraging to new start up wineries considering entering the 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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