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Record W2891380146 · doi:10.4000/belphegor.1407

Da Rider Haggard a Salgari :riscrivere l’Africa nell’era dei colonialismi.

2018· article· fr· W2891380146 on OpenAlexvenueno aff
Paola Irene Galli Mastrodonato

Bibliographic record

VenueBelphégor · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Environmental Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHistoryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Intendo affrontare la rappresentazione dell’Africa nell’opera del veronese Emilio Salgari (1862-1911), il più grande scrittore italiano di romanzi di avventura, iniziando dagli articoli che il giovane redattore in prova presso « La Nuova Arena » di Verona scriveva sotto pseudonimo nel 1883 e che trattavano della prigionia di alcune suore e missionari da parte dei ribelli sudanesi, canovaccio drammatico sul quale Salgari imbastirà la sua straordinaria opera prima, La favorita del Mahdi (1887).Dal contesto nord-africano e improntato al mondo mussulmano, passerò poi a citare brevemente alcuni racconti per ragazzi apparsi nel 1895 sul settimanale L’Innocenza, dove Salgari spiega ai giovani lettori gli usi e costumi delle popolazioni dell’Africa Nera, denotando una certa propensione eurocentrica e colonialista, salvo poi riscattarsi nel 1896 quando pubblicherà I drammi della schiavitù, romanzo dall’alto spessore morale e di denuncia del traffico di esseri umani, pressoché unica testimonianza da parte di uno scrittore bianco nell’era degli Imperialismi.Infine, mi soffermerò su di un romanzo di ambientazione “sudafricana”, per così dire, Le caverne dei diamanti, pubblicato nel 1899 con lo pseudonimo E. Bertolini, dove Salgari riscrive, con il suo genio e la sua penna infaticabile, il celeberrimo King Solomon’s Mines (1885) di Henry Rider Haggard, occasione per comparare due visioni, altrettanto stimolanti, dell’Africa vissuta come Madre di tutte le esperienze e di tutte le avventure.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.587
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.009

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 head0.043
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.229 · 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
GenreOther

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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Citations0
Published2018
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