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Enregistrement W7056640619

El viñedo y el vino entre 1995 y 2019: veinticinco años de cambios en la producción, mercado y consumo de vino en el mundo

2023· article· en· W7056640619 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineWinemakingGlobalizationConsumption (sociology)International marketCompetition (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wine production consistently exceeds wine consumption on a global scale, which explains why the wine market is highly demanding, competitive and increasingly international. This paper quantifies the changes (between 1995 and 2019) in wine consumption, production and the international wine market. Traditionally, the international wine sector was managed from Europe, mainly by a group of countries (Spain, France, Italy and Portugal) that concentrated most of the vineyards, production and international trade. Since the end of the 20th century, several countries (USA, Canada, Chile, Argentina, South Africa, Australia and New Zealand) have made strong inroads into the sector, increasing their vineyard surface area and having a significant and growing presence in international markets. On the other hand, other countries (China, Russia, Brazil, India, the Netherlands, Japan, etc.) are emerging in wine consumption. All this has changed the geographical distribution of vineyards and wine production, moving progressively from the "Old World" to the "New World". In 1961, Europe accounted for almost 69% of the world's vineyards, whereas in 2019 it will account for only 50%. On the other hand, wine imports and exports doubled between 1995 and 2019, while the number of wine-producing and wine-consuming countries is increasing. The globalisation of the wine market has driven changes in wine production and winemaking systems, as well as the regulation of international trade to take into account competition from non-EU wines, issues that simply discussed in this paper.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
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