Les business models de la filière vin en France, entre continuité et innovation. Une analyse des châteaux bordelais
Notice bibliographique
Résumé
Notre étude contribue au renouvellement de l’analyse de la filière vitivinicole à partir de l’exemple du vignoble bordelais. Les adaptations au sein de la filière passant par une évolution progressive des exploitations individuelles, nous fondons notre analyse sur leur business model (BM), modèle décrivant de façon systématique les processus de création et de captation de valeur. Nous le combinons avec le modèle du « trépied de la stratégie » pour comprendre dans quelle mesure l’environnement institutionnel et concurrentiel, ainsi que les ressources disponibles, peuvent influencer les BM individuels. Notre proposition de recherche est que leur cadre institutionnel contraint les domaines à adopter un positionnement des ressources et, in fine, un « BM archétypal », tout en leur laissant une certaine capacité de variation. Il contribue à ériger des barrières à l’entrée figeant la hiérarchie des domaines, favorisant les plus prestigieux, au détriment des autres. Certains producteurs peuvent décider de contourner ce cadre institutionnel pour mobiliser des ressources spécifiques, un positionnement concurrentiel différencié et, donc, un BM innovant. Néanmoins, notre analyse ne nous permet pas de conclure que ces BM innovants parviennent à modifier en profondeur le BM archétypal.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».