Spunti per un’analisi del processo di ibridismo tra l’hard-boiled americano e il giallo italiano nella serie Duca Lamberti di Giorgio Scerbanenco
Notice bibliographique
Résumé
Nelle opere di Giorgio Scerbanenco il giallo ha quasi sempre avuto un ruolo prominente che tuttavia ha lasciato spazio a una vasta possibilità di intrecci con forme stilistiche, tematiche e narrative di varia natura. Uno dei principali riconoscimenti che fanno di Scerbanenco uno dei padri fondatori del giallo italiano è l’aver saputo introdurre in modo originale e credibile un elemento contaminante come l’hard-boiled americano nel contesto del poliziesco italiano. Questo ha permesso di porre l’attenzione sull’ambiente sociale e sulla psicologia dei personaggi, che si riflettono, da un lato, nella rilevanza dei luoghi e dell’inquadramento storico-sociale in cui sono ambientate le trame, dall’altro, nella meticolosa opera di caratterizzazione dei personaggi dei quattro romanzi della serie Duca Lamberti. Lo scopo di questo articolo è quello di mostrare come l’esperienza dello scrittore italo-ucraino in qualità di direttore e redattore di diverse riviste femminili del dopoguerra abbia ricoperto un ruolo fondamentale nella caratterizzazione di alcuni personaggi, in particolare quelli femminili, e nella descrizione della loro condizione sociale in quel determinato periodo storico.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».