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Record W4399164152 · doi:10.1353/his.2024.a928548

Cabbage and Caviar: A History of Food in Russia by Alison K. Smith (review)

2024· article· en· W4399164152 on OpenAlexvenueno aff
J.-Guy Lalande

Bibliographic record

VenueHistoire sociale · 2024
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCulinary Culture and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Reviewed by: Cabbage and Caviar: A History of Food in Russia by Alison K. Smith J.-Guy Lalande Smith, Alison K. – Cabbage and Caviar: A History of Food in Russia. Londres, Reaktion Books, 2021, 352 p. Cabbage and Caviar offre une histoire de l'alimentation en Russie, des origines lointaines et fort contestées de l'état russe en 862 jusqu'à nos jours. L'alternance de périodes d'abondance et de pénurie, de continuités et de changements et également de simplicité et de variété caractérise cette histoire. Alison K. Smith consacre les six premiers chapitres de son livre à la période qui débute au IXe siècle et s'achève avec la révolution de Février 1917, déclenchée incidemment par des femmes à la fois ouvrières et mères de famille en quête de pain — une denrée rare dans la capitale de l'empire en cette troisième année de la Grande Guerre. Elle réserve un seul chapitre — le tout dernier — à la période plus récente de l'ère soviétique. Cette rupture chronologique, cependant, ne change pas fondamentalement l'essence même de son approche et la nature de ses conclusions. Smith attache une grande importance à l'impact que le contexte historique, le statut social, et la géographie eurent au fil des siècles sur le genre de nourriture consommée par la population. L'autrice suggère plusieurs exemples pour illustrer, à l'aide de nombreuses images, les multiples connexités entre environnement, culture, technologie, climat, voies de communication, économie et consommateurs. En voici quelques-uns, parmi les plus saillants : 1) le lien très étroit entre lacs, rivières et poissons de toutes sortes, de même que celui entre forêts et animaux sauvages (ours, loups, élans, lièvres, castors et écureuils) d'une part, et noix, baies, champignons [End Page 224] et miel, d'autre part, comme sources cruciales d'alimentation; 2) l'impact de la conquête de la steppe avec son sol noir très fertile qui permet la culture du blé sur une grande échelle et son accès à une quantité abondante de fruits (poires, pommes, prunes, tomates, melons et raisins), de même que celle de la Sibérie aux XVIe et XVIIe siècles, suivie de l'arrivée de milliers de Russes (paysans, marchands et trappeurs, en particulier), qui exercent une grande pression sur les ressources alimentaires de la région; 3) la nécessité d'apprendre à préserver la nourriture dans un pays où la saison estivale est généralement de courte durée et les hivers à la fois longs et plutôt froids; 4) l'émergence de restaurants et de cafés dans le sillon d'une vague d'industrialisation et d'urbanisation; 5) l'alternance jeûnesfestins, en accord avec le calendrier de l'Église orthodoxe russe; et 6) le spectre de la famine qui exerce ses ravages sur une population longtemps vulnérable aux caprices imprévisibles de Mère Nature. Tous les leaders soviétiques ajoutèrent une autre dimension — idéologique cette fois —, sans toutefois modifier sensiblement la nature de la diète de leurs concitoyens. En effet, de conclure Smith, leurs efforts « to create new, happy, prosperous citizens … were often only plans on paper, unmet in reality » (p. 238). À titre d'exemple, elle mentionne la consommation excessive d'alcool (la vodka, en particulier) — « an illness of capitalism that ought to die out with the establishment of socialism » (p. 263). La réalité fut toute autre. Bien que ce breuvage enivrant constitua pendant fort longtemps une importante source de revenus pour le Trésor, il n'en demeura pas moins une source d'inquiétudes pour les autorités. Leurs efforts pour contenir, à défaut d'enrayer, ce véritable fléau se révélèrent tout à fait insuffisants. Très bien écrit, descriptif d'abord et avant tout, et le fruit d'une recherche très approfondie, ce livre poursuit avec succès un double objectif : celui de résumer très brièvement l'histoire plus que séculaire de...

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.023

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.003

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.201
Teacher spread0.187 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

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Published2024
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