Les business models de la filière vin en France, entre continuité et innovation. Une analyse des châteaux bordelais
Bibliographic record
Abstract
Notre étude contribue au renouvellement de l’analyse de la filière vitivinicole à partir de l’exemple du vignoble bordelais. Les adaptations au sein de la filière passant par une évolution progressive des exploitations individuelles, nous fondons notre analyse sur leur business model (BM), modèle décrivant de façon systématique les processus de création et de captation de valeur. Nous le combinons avec le modèle du « trépied de la stratégie » pour comprendre dans quelle mesure l’environnement institutionnel et concurrentiel, ainsi que les ressources disponibles, peuvent influencer les BM individuels. Notre proposition de recherche est que leur cadre institutionnel contraint les domaines à adopter un positionnement des ressources et, in fine, un « BM archétypal », tout en leur laissant une certaine capacité de variation. Il contribue à ériger des barrières à l’entrée figeant la hiérarchie des domaines, favorisant les plus prestigieux, au détriment des autres. Certains producteurs peuvent décider de contourner ce cadre institutionnel pour mobiliser des ressources spécifiques, un positionnement concurrentiel différencié et, donc, un BM innovant. Néanmoins, notre analyse ne nous permet pas de conclure que ces BM innovants parviennent à modifier en profondeur le BM archétypal.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".