Themes of U.S. Wine Advertising and the Use of Geography and Place to Market Wine
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit et traite du rôle de la géographie en matière de publicité pour le vin dans le célèbre magazine américain spécialisé en la matière : The Wine Spectator. L’analyse systématique du contenu visuel et textuel des 764 annonces publiées dans les 30 numéros (correspondant à deux ans de publication) démontre qu’environ 66 % d’entre elles présentaient des éléments géographiques, révélant clairement l’importance du lieu dans la production et la qualité de vin. L’approche qualitative basée sur une combinaison de méthodes a fait ressortir 8 messages identifiables et 11 thèmes distincts traités dans ces annonces. Le plus important d’entre eux étant l’importance du lieu et du paysage pour la qualité des vins. L’utilisation explicite de la notion de « terroir » n’est qu’un composant de la publicité vinicole actuelle et peut traduire l’évolution de la filière, passant de l’ère de la production de masse par les grandes entreprises vinicoles à la prolifération des plus petits producteurs intimement liés aux lieux et aux conditions de production. Cette étude jette les bases des recherches plus approfondies en vue de comparer les approches passées en matière d’annonces et l’importance relative de la géographie dans la publicité vinicole.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".