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Enregistrement W4200393789 · doi:10.1080/15528014.2021.2015666

Looking beyond the digital veil: an investigation of the (de)commodification of three “Vietnamese spices”

2021· article· en· W4200393789 sur OpenAlexafffund
Sarah Turner, Celia Zuberec, Michelle Kee

Notice bibliographique

RevueFood Culture & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCommodificationVietnameseArtAestheticsPhilosophyLinguisticsEconomicsEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contemporary global spice trade is a multi-million dollar industry that frequently relies on Global North consumers’ romantic visions of spices and their cultivators in the Global South. From fieldwork with ethnic minority farmers in upland northern Vietnam growing star anise, Cinnamomum cassia (often marketed as cinnamon), and black cardamom, and from a content analysis of digital marketing websites, it becomes clear that astute practices of commodification and de-commodification are invoked at different nodes along these spice global commodity chains. In this paper we investigate the strategies deployed by Vietnamese state officials, Vietnam-based exporting companies, and overseas importing and retail companies to promote and market these three spices. We find major disjunctures between the “geographical indications” approach advanced by the Vietnamese state to link products to particular places and peoples, and the “placeless” strategies mobilized by private Vietnamese and Chinese exporters. Global North importers further complicate the story, often attempting to de-commodify or de-fetishize the spices on digital-marketing platforms. By focusing on the final nodes along these commodity chains – yet to be studied or critiqued – our findings raise important questions regarding the implications of such divergent marketing strategies for farmers at the initial nodes of these spice chains.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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