Notice bibliographique
Résumé
Making Taste Public takes an ethnographic approach to show how social relations shape – and are shaped by – the taste of food. Recognizing that different cultures have different taste preferences and flavour principles embedded in cuisine, editors Carole Counihan and Susanne Højlund ask how these differences are generated. The editors have compiled 14 chapters to show how specific influences become a part of our sensorial apparatus and identity through shared experiences of making, eating, and talking about food. Using case studies from Asia, Europe and America, the book presents a theory of how taste is made public through everyday practices. The authors are exploring how place, production methods and cooking techniques create tastes. They discuss the criteria determining good and bad tastes, and how tastes and memories evolve over time. Subjects such as how values can be embedded in taste, and the role of taste education in food movements, homes, and schools are explored. The different chapters examine definitions and mobilizations of taste in different institutions, public places, and regions around the world to reveal ethnographic understandings of how people learn, experience, and share taste. With contributions spanning the Solomon Islands, Denmark, Japan, Canada, France, the USA, and Italy, Making Taste Public is a fascinating account of how our sense of taste is continuously shaped and re-shaped in relation to social and cultural context, societal and environmental premises. The book will interest anyone studying anthropology, sociology, food studies, sensory studies and human geography.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,031 |
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 ».