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Enregistrement W4400695319 · doi:10.1093/acrefore/9780197762530.013.88

History of Food Advertising

2024· reference-entry· en· W4400695319 sur OpenAlexaff
Sarah Elvins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingArtFood scienceBusinessBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Food advertising offers an intriguing window into the cooking and eating habits of a society, is shaped by the culture in which it is produced, and plays a role in creating and reinforcing attitudes about food. Food advertisements reflect and refract larger societal changes in gender roles, racial attitudes, kitchen technology, and more. American food manufacturers in the late 19th century were pioneers in strategies to connect with the public, using advertising to create a new, direct relationship with buyers. This was most prevalent with regard to processed and packaged foods. Ads encouraged consumers to look for specific brand names and to purchase items which might have been made within the home previously. Food manufacturers used a variety of means to encourage and shape consumer practices. Messages emphasizing convenience or modernity were often key to persuading the public to try new products. The strategies developed by American food advertisers were influential around the globe; in some cases, US food products expanded to foreign markets, and in others, local manufacturers employed similar approaches to food advertising. Advertisers in the early 20 century targeted White, middle-class women as the “ideal” consumer. Gender stereotypes about food have often been mobilized by advertisers, creating a vision of family life where a woman’s primary role was to select appropriate foods to serve to her family. In times of change or crisis, advertisers played on anxiety and a longing for stability to encourage people to buy. Company mascots helped to make brands appear friendly and familiar but have also reinforced racist stereotypes about people of color. Critics have blamed food advertisers for changes in eating, which have caused health problems, and for manipulating consumers, particularly children. Although food companies pay millions of dollars for advertising budgets, there is no guarantee that all food ads will be effective. Consumers retain some agency in resisting or reacting to advertisements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,013

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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