Food, Tourism and Health in Italy: A Case Study of Institutional Food Glossaries in the 1960s
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the intersection of health, well-being, food, language, and institutional tourism discourse through a comparative analysis of three mid-twentieth-century English-language food glossaries produced by ENIT (the Italian Tourist Board): At Table in Italy 1, At Table in Italy 2, and Eating in Italy. These glossaries are examined as linguistic artefacts that encode both terminological and cultural knowledge, providing insight into how Emilia-Romagna’s culinary identity was constructed, mediated, and promoted for an Anglophone tourist audience. Drawing on scholarship in terminology studies, food discourse, and tourism linguistics, the study frames these glossaries as hybrid communicative tools that combine lexical precision with narrative, ethnographic, and promotional functions. It argues that such texts exceed the referential aims of traditional glossaries, instead functioning as discursive instruments of cultural diplomacy and gastronomic branding. Special attention is given to how terms are defined, glossed, and contextualized within wider discourses of health and well-being. The analysis shows how these glossaries articulate a symbolic convergence between nourishment, heritage, and leisure, contributing to a broader understanding of food as both a linguistic and cultural practice in tourism-mediated contexts.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».