Inventing Texture: Food Science and Culinary Culture in Postwar America
Notice bibliographique
Résumé
In the second half of the twentieth century, food scientists in North America and eventually across the globe focused their attention on the human sense of texture. Largely ignored by scientists before them, and seemingly without cultural precedent, corporate and public research scientists set out to define texture as a measurable phenomenon, to ascertain what was generally desirable to chew, and to operate this knowledge in service of the ongoing global industrialization of food production and retailing. Above all, texture was staked as the solution to overlapping crises in the global food system, promising the Global South abundant meat prepared cheaply from plants and offering a palatable alternative to excessive dietary fat in the Global North. Through an examination of their research methods, published ideas, and the new products that resulted, this dissertation explores the messy entanglement between food science and culinary culture. As scientists drew upon cultural intermediaries like home economists, marketers, and vegetarians to direct their research, so too did increasing scientific control over the physical features of processed foods shape broader cultural understandings about normative taste. While the desired outcomes for texture research have thus far resulted in spectacular market failure, this dissertation suggests how the core concepts of modern food science have succeeded nevertheless in becoming part of culinary discourse, offering a terminology and indeed a terrain for navigating contemporary global cultural exchanges.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».