MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252879941 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199729937.013.0016

Fast Food

2012· book-chapter· en· W4252879941 sur OpenAlexaffabout
Steve Penfold

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTasteTechnocracyConsumption (sociology)Food consumptionFood processingEconomyGeographyPolitical scienceSociologyEconomicsSocial scienceAgricultural economicsPsychologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fast food probably originated in 1948, when Dick and Maurice McDonald re-designed their successful restaurant. Few of the brothers' "innovations" were entirely new. They specialized in a small number of familiar foods and applied systematic thinking to production. By fitting into existing and emerging cultures of age, family, leisure and consumption, the brothers' new outlet acquired a social life. Under Ray Kroc's leadership, McDonald's grew from its first outlet near Chicago to more than 300 locations in 44 states by 1961, when he bought out the McDonald brothers for $2.7 million. Over the next decade, McDonald's emerged as a dominant fast food chain in the United States, spread to Canada, and eventually turned into a global brand. Four themes—expansion, taste, systems, and social life—might be viewed as the basic elements of a global history of fast food, one that has similarities to the McDonald's story but is unique on its own. Technology and technocracy allowed food to become fast food.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,499

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,144 · 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
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Press eBooksMême sujetCulinary Culture and TourismTravaux en français237 207