Bibliographic record
Abstract
Il nostos era il ritorno degli eroi greci dai campi di battaglia. L'altra faccia della medaglia del nostos era la nostalgia per le persone care ed i luoghi di origine che non si vedevano da molti anni. Lo stesso struggente sentimento è provato dagli emigrati, dai rifugiati che desiderano un giorno ritornare al loro Paese. Anche Tullio Guma è per certi versi un emigrato avendo vissuto più anni all’estero che non in Italia: da bambino ed adolescente, durante i quarant'anni trascorsi in diplomazia, dopo il pensionamento. Egli infatti risiede tuttora a Toronto. Egli ha vissuto in molti Paesi ed ha effettuato tanti ritorni, mai definitivi. Mete dei suoi rientri in Italia sono stati Napoli e Roma. Ogni volta che a distanza di anni tornava in Italia, osservava i numerosi cambiamenti che erano nel frattempo intervenuti. È sempre felicissimo di tornare in Italia, ma anche in Canada e negli altri Paesi ove ho risieduto. Resta da vedere se Tullio Guma compirà un giorno il ritorno “definitivo”. Già, ma in Italia o in Canada?
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".