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Record W2990389319

«C'era una volta»: Medioevo per l'infanzia fra storia e storie

2019· book-chapter· it· W2990389319 on OpenAlexaboutno aff
Francesca Roversi Monaco

Bibliographic record

VenueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2019
Typebook-chapter
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicEducational and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il saggio evidenzia come l’insegnamento della storia medievale ai bambini debba tenere conto anche dell' Medioevo immaginato e metastorico del medievalismo che, come l’oggetto magico di una fiaba, sembra non esaurire mai la varietà delle sue declinazioni, delineando un quadro più articolato rispetto ad altre cadenze cronologiche riguardo la dialettica fra la storia spiegata, insegnata, appresa e le storie narrate, fra l’intento puramente narrativo e l’intento anche didattico, fra la conoscenza scolastica e una preconoscenza, parallela e indipendente dalla scolastica . I bambini, infatti, sono spettatori, giocatori, lettori con diverse cronologie percepite e diverse percezioni di storicità, il che configura una complessità di rapporto col passato fatta di immaginazioni, mediazioni e contraddizioni che sembrano operare in modo particolare nel caso delle epoche storiche percepite come più familiari e presenti. D’altra parte, se ogni narrazione mira a evocare memorie legate a una familiarità anche visiva e visuale, è opportuno ricordare che l’Europa vive ancora immersa in un Medioevo tangibile, materializzato nei lineamenti architettonici delle sue più importanti città, a prescindere dall’autenticità di quella materializzazione: si tratta, dunque, di una cornice storica a un tempo familiare e fantastica, immaginaria e visibile, metastorica e concreta e che, dalla fine del XVIII secolo, ha esteso le strutture architettoniche e le forme dei suoi edifici, dai torrioni massicci dei castelli allo slancio goticheggiante delle guglie delle cattedrali, anche a luoghi che non l’hanno conosciuta così come è per convenzione definita – Stati Uniti, Canada, Australia, Nuova Zelanda . La presenza di conoscenze e informazioni pregresse sul passato – «probabilmente non del tutto corrette, non comprese e soprattutto non organizzate, senz’altro lacunose, senz’altro disomogenee» – riguarda l’intera linea del tempo, ma nel caso del Medioevo la diffusione di un repertorio condiviso di immagini e racconti precedente a ogni dimensione ‘scolastica’ orienta in modo ancora più marcato il pubblico verso schemi ben precisi che, se modificati dal racconto a fini didattici, ne potrebbero inficiare alla base l’efficacia formativa, provocando noia, diffidenza e rifiuto, soprattutto nel caso di differenze eccessive rispetto al Medioevo pregresso e ritenuto ‘vero’.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.040

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.018
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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 head0.021
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.234 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
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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Published2019
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