A reflective process to explore identity in an emerging wine territory: the example of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Identity is often used in wine territory narratives but its meaning is rarely explored with industry actors. This paper aims to present the development and application of a four-step iterative process for engaging an industry in a complex and deep reflection about its shared identity: understanding identity; identifying commonalities and differences; developing a shared narrative and sharing best practice. Design/methodology/approach The authors have engaged with over 50 wineries between 2016 and 2018 on the identity of the British Columbia wine territory through workshops, interviews and other conversations. Complementary methods include documentary review and observations. Findings The work shows the applicability of the four-step process. Success depends on building relationships with and across the industry; creating independent, safe learning environments and facilitation by an independent party; allowing for feedback between the steps, continuous reflection and reiteration of steps and making the time for complexity. Practical implications The application of the process in British Columbia shows that success depends on building relationships with and across the industry; creating independent, safe learning environments and making the time for complexity. Originality/value The paper presents the application of a unique process for industry to explore the identity of a wine territory. It focuses on British Columbia, about which little has been written. Through the process, the industry can better understand identity, what it is, why it matters and how it impacts businesses. The paper’s insights can inspire researchers and industries in their thinking and practice about identity.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».