Bibliographic record
Abstract
Attestée depuis au moins le XVIesiècle à Naples, la pizza a connu au XXesiècle et plus particulièrement après la Seconde Guerre mondiale une diffusion quasi universelle. Met aux racines archaïques devenu étendard de la modernité, la pizza a traversé l’histoire comme les aires géographiques et culturelles. Pourtant, cet atypique comestible transfrontalier ne signe pas l’effacement des frontières : son adoption s’accompagne toujours d’un processus de réappropriation au cours duquel elle est pétrie de traits de culture locale et s’intègre harmonieusement dans un système de règles lui préexistant. Au terme de ce processus de réappropriation auquel la malléabilité inédite de la pizza laisse prise, le mets fait à nouveau frontière pour tout autre groupe que celui qui l’a travaillé et remis en forme. La pizza est un objet culturel qui offre un exemple particulièrement intéressant de la manière dont la diversité se maintient et se renouvelle dans le flux des emprunts, et permet dans le même temps de revisiter les scénarios d’homogénéisation culturelle et culinaire, ou l’effacement des frontières qu’induirait le processus de mondialisation. Le fait est piquant, relevons le, c’est tout justement la pizza qui, plus souvent qu’à son tour, est utilisée pour témoigner de l’érosion des spécificités culturelles.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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.
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".