In cerca della memoria: <i>Ogni promessa</i> di Andrea Bajani
Bibliographic record
Abstract
Quali rischi corre una società incapace di ascoltare i propri testimoni, che li lascia scomparire quasi distrattamente? Che cosa accadrà quando sarà partito anche l’ultimo testimone di un’epoca e degli eventi che l’hanno segnata? Sono alcuni dei quesiti che strutturano la riflessione di Andrea Bajani in Ogni promessa (2010), romanzo incentrato sul vuoto lasciato dalla scomparsa dei testimoni e sul percorso necessario per traghettare nel presente il loro lascito in maniera consapevole e produttiva. La scelta della postura adatta di fronte a tale perdita non è tuttavia scontata, e richiede un percorso di accettazione ed elaborazione del lutto: senza di esso non rimane altro che un fragile e sterile ripiego verso l’intimo, su cui è impossibile costruire un avvenire. Attraverso la storia di Pietro e di suo nonno reduce del corpo di spedizione italiano in Russia del 1943, Bajani tratteggia questo cammino in bilico tra pubblico e privato, al termine del quale ci si può riappropriare del presente proiettandosi verso un futuro nuovamente immaginabile.
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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.009 | 0.021 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.015 |
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".