Cartels et lobbies de la vraie vanille : marketing, genre, nostalgie et réseaux postcoloniaux
Bibliographic record
Abstract
Issue d’Amérique centrale, la vanille devint au cours du xix e siècle une denrée impériale française par excellence, associée au luxe et à la colonisation. En effet, en 1933, Madagascar produisait 80 % de toute la vanille consommée à l’échelle globale. En 1967, les colonies et territoires français de l’océan Indien (Madagascar, La Réunion, Comores) parvinrent à maintenir grosso modo cette part du marché mondial. Pourtant, la vanille étant l’une des denrées agricoles les plus chères de la planète à produire, divers ersatz vinrent la concurrencer. La vanille de synthèse connut en effet un essor considérable. Chez les grands pays importateurs qu’étaient les États-Unis et le Canada, l’utilisation de vanille synthétique augmenta de 700 % entre 1933 et 1963. Cet article se penche sur une période clef, au cours des années 1960, durant laquelle les pays producteurs de vanille tentèrent d’enrayer la montée inexorable des produits de synthèse à arôme de vanille. Associant pays nouvellement indépendants et ancienne puissance coloniale, ils tentèrent d’établir des prix planchers et entreprirent des démarches auprès de la CEE. Ciblant le public français, ils jouèrent surtout sur des registres nostalgiques et genrés pour promouvoir la « vraie vanille ».
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".