Nature versus Nurture in the California Wine Industry: The Causes and Consequences of High Brix Grapes and High Alcohol Wine
Notice bibliographique
Résumé
The sugar content of California wine grapes has increased significantly over the past 10-20 years, and this implies a corresponding increase in the alcohol content of wine made with those grapes. In this paper we develop a simple model of winegrape production and quality, including sugar content and other characteristics as choice variables along with yield. Using this model we derive hypotheses about alternative theoretical explanations for the phenomenon of rising sugar content of grapes, including effects of changes in climate and producer responses to changes in consumer demand. We analyze detailed data on changes in sugar content of California wine grapes at crush to obtain insight into the relative importance of the different influences. We buttress this analysis of sugar content of wine grapes with data on the alcohol content of wine. * Julian Alston is a professor in the Department of Agricultural and Resource Economics and Director of the Robert Mondavi Institute Center for Wine Economics at the University of California, Davis, and a member of the Giannini Foundation of Agricultural Economics. Kate Fuller is a PhD candidate in the Department of Agricultural and Resource Economics at the University of California, Davis. Jim Lapsley is Adjunct Associate Professor in the Department of Viticulture & Enology at the University of California, Davis and Academic Researcher at the UC Agricultural Issues Center. George Soleas is Vice President, Quality Assurance and Specialty Services, Quality Assurance, Liquor Control Board of Ontario. We are grateful for data provided by the Liquor Control Board of Ontario and Calanit Bar-Am. The work for this project was partly supported by the University of California Agricultural Issues Center. Authorship is alphabetical. Copyright 2010 by Julian M. Alston, Kate B. Fuller, James T. Lapsley, and George Soleas Too Much of a Good Thing? Some wine writers express their dismay Over high alcohol cabernet Burning coal, says Al Gore Not the high Parker score Is the cause of the rising baume Still a 15 percent chardonnay Will be too hot to drink most would say Lower Brix on the vine Spinning tricks with the wine Or a lie on the label might pay
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».