L’italianità nella Little Italy di Toronto: heritage, legacy e affection
Bibliographic record
Abstract
Il presente contributo si propone di descrivere la percezione dell’italianità di alcuni imprenditori italiani e italo-canadesi che operano nell’ambito del Made in Italy nell’area della città di Toronto (Ontario) denominata Little Italy. La categoria del Made in Italy, dal punto di vista legislativo, identifica tutti i prodotti realizzati in Italia e con materia prima italiana e viene opposta a quella di Italian sounding che, al contrario, è associata a prodotti che ricordano l’Italia e che talvolta fingono solamente un legame con il Bel Paese. L’analisi è stata condotta a partire da un corpus di interviste a imprenditori italiani e italo-canadesi che hanno le loro attività nel quartiere che sorge lungo College Street, a Toronto. Lo studio si colloca nell’ambito della sociolinguistica interpretativa e mira a ricostruire la percezione dell’italianità di imprenditori che hanno alcune attività italiane gestite da famiglie italiane e tra le prime aperte lungo College Street. L’analisi ha consentito di cogliere le trasformazioni che il concetto di italianità ha avuto nel corso degli ultimi cinquant’anni e, con esso, come l’italianità nella Little Italy studiata sia passata da heritage a legacy e ad affection.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
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".