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Enregistrement W4387879312 · doi:10.1080/15528014.2023.2263986

Feeding a tourism boom: changing food practices and systems of provision in Hoi An, Vietnam

2023· article· en· W4387879312 sur OpenAlex
Arve Hansen, Outi Pitkänen, Binh N. Nguyen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood Culture & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoomTourismBusinessAgricultural economicsPolitical scienceGeographyEconomicsEngineeringArchaeologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While food studies have increasingly gone beyond the “Western” experience in food globalization processes, research on food and tourism has often prioritized the (Western) tourist’s gaze. In the literature on food and tourism in Asia, little attention has been given to the experiences of host populations. Responding to this lacuna in the literature, this paper analyses how a tourism boom is fed and how tourism-driven “foodway encounters” shape food practices and systems of provision. Focusing on the major tourism transformations seen in the UNESCO World Heritage Site of Hoi An, Vietnam, over the past decades, we study how hosts approach tourists’ demand for both comfort food from home and new food experiences that are simultaneously “authentic” and safe. We analyze how both Vietnamese and foreign hosts seek to understand, influence and adapt to the culinary preferences of visitors, and how they develop the necessary skills to do so. Furthermore, since feeding tourists often requires a wide range of food traditionally unavailable or uncommon in Hoi An, we analyze how hosts acquire the ingredients necessary for changing food practices and how systems of provision both shape and take shape through the process of catering to the particularities of touristy foodways.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,224 · 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