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Record W2289063040

Leggere i passaggi: appunti per una teoria della lettura

2016· article· it· W2289063040 on OpenAlexaboutno aff
Elena Ranfa

Bibliographic record

VenueBiblioteche oggi: Mensile di informazione aggiornamento dibattito · 2016
Typearticle
Languageit
FieldArts and Humanities
TopicItalian Literature and Culture
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtStudioVisual arts
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La complessita dell’attivita del leggere, i mutamenti delle forme di lettura nel tempo e i molteplici passaggi che hanno caratterizzato la storia della lettura, hanno stimolato, a partire dal secolo scorso, una serie di riflessioni che muovono da diverse prospettive. Il primo contributo preso in esame sara quello dato da due discipline fortemente interconnesse tra di loro quali la sociologia e la massmediologia. In particolare saranno prese in considerazione le tesi e le opere degli studiosi appartenenti alla cosi detta Scuola di Toronto, un eterogeneo gruppo di intellettuali che nella seconda meta del secolo scorso diede il via allo studio dei rapporti tra evoluzione delle tecnologie della parola e cambiamenti cognitivi e socioculturali. Le basi di partenza di questi autori possono essere riassunte in un approccio allo studio dei media fortemente  interdisciplinare ma soprattutto in una chiara tendenza a considerare la tecnologia, ed in particolare la tecnologia della comunicazione, come una variabile indipendente nello studio dei processi di mutamento sociale. La seconda prospettiva grazie alla quale si tentera di delineare un quadro teorico sulle diverse forme di lettura, e quella delle neuroscienze, o scienze cognitive, e di tutti gli studi che fanno riferimento alla formazione ( education ). Da una parte il contributo di Maryanne Wolf e dall’altra quello di Gunther Kress , ci forniranno uno strumento indispensabile per lo studio della lettura - delle sue forme e dei suoi meccanismi - che, mettendo in moto una vasta gamma di strategie e implicando l’articolazione di svariate operazioni metacognitive, viene analizzata come una delle conquiste piu faticose ma anche piu preziose per l’umanita, proprio perche ha innescato in essa un’infinita serie di cambiamenti.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.440
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.005
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.011

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 head0.017
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.219 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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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Published2016
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