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Record W4323789056 · doi:10.33137/ic.v26i.39631

Intervista a Giuseppe Pastorelli, Console Generale d’Italia a Toronto

2022· article· it· W4323789056 on OpenAlexvenueaboutno aff
G. Castellano Barca

Bibliographic record

VenueItalian Canadiana · 2022
Typearticle
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Environmental Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

con lode in giurisprudenza presso l'Università degli Studi di Roma "La Sapienza" nel 1996, l'anno successivo entra in carriera diplomatica come funzionario nella Segreteria Generale del Ministero degli Affari Esteri.Nel 2000, ricopre l'incarico di capo della sezione economico-commerciale dell'Ambasciata d'Italia di Ankara; nel 2004, assume le funzioni vicarie di capo missione presso l'Ambasciata italiana a Budapest; nel 2008, si trasferisce alla Direzione Generale per 1 Paesi dell'Africa sub-sahariana della Farnesina e, nell'ottobre dello stesso anno, diviene capo dell'ufficio Africa orientale.Dal 2010 al 2014 ricopre l'incarico di console generale a Boston e, dal 24 agosto 2014, è console generale d'Italia a Toronto.Giuseppe Barca [G.B.]: Prima di arrivare a Toronto, Lei, Dottor Pastorelli, ha svolto l'attività di Console Generale a Boston e ha pertanto esperienza diretta sia della realtà statunitense sia di quella canadese.Gli Stati Uniti e il Canada sono due immigrant countries, Paesi costruiti -sebbene solo in una certa misura -da flussi migratori, provenienti anche dall'Italia, e chiamati ad adottare una serie di misure legislative volte a definire le rispettive società come multiculturali.In cosa si differenziano, se si differenziano, i due modelli di multiculturalismo?Giuseppe Pastorelli [G.P.]: Posso parlarLe più specificamente della componente italiana all'interno di questi due grandi Paesi.Anzitutto, si riscontra una netta diversità, soprattutto di natura cronologica, tra la migrazione verso gli Stati Uniti e quella verso il Canada.Nel primo caso, il grande flusso risale agli anni compresi tra la fine dell'Ottocento e i primi del Novecento, esattamente fino al 1921; la

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: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.241
Threshold uncertainty score0.486

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0100.004
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0440.004

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 head0.017
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.213 · 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 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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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