Bibliographic record
Abstract
Il presente saggio racconta la vicenda degli operai di origine italiana che tra il 1960 ed il 1961 animarono due lunghi scioperi nell'industria delle costruzioni residenziali di Toronto.Le prossime pagine descrivono l'esperienza di sindacalizzazione e di conflitto sociale sviluppatasi nel contesto di una comunità etnica operaia maschile di recente immigrazione.In particolare, il mio contributo indaga il ruolo giocato dalle appartenenze di genere, di classe ed etniche e il loro significato.Il mio obiettivo è evidenziare la capacità mostrata da una comunità operaia maschile nel ribaltare gli stereotipi identitari (a partire da quelli riguardanti l'Italianità), trasformandoli da dispositivi sociali di sfruttamento e segmentazione in strumenti di emancipazione collettiva.Al contempo, l'articolo analizza anche le contraddizioni interne alla comunità etnicooperaia di appartenenza, un universo complesso attraversato da conflitti e contrapposte gerarchizzazioni.La scelta di raccontare questa vicenda non è casuale.L'industria delle costruzioni residenziali rappresenta un esempio paradigmatico di un mondo generalmente abitato quasi unicamente da uomini, caratterizzato da lavori faticosi e pericolosi, alti livelli di sfruttamento, difficili percorsi di sindacalizzazione e con una forza lavoro spesso rappresentata da immigrati appena giunti nel paese di destinazione.Lo studio di questa industria permette di proporre una variante della gender history non costruita unicamente sulle categorie dei privilegi e del potere maschile.Infatti, questo saggio focalizza l'attenzione su una comunità maschile posta ai margini dei processi di produzione capitalista, lu progetto di ricerca all'origine di questo articolo è stato parzialmente supportato dalla "Fellowship for visiting scholar DSRA 2010-2011", finanziata dall'International Council for Canadian Studies con un contributo del governo Canadese.Le fonti archivistiche e le interviste citate nel testo sono state raccolte durante il periodo settembre 2010-ottobre 2011.Su loro richiesta, alcuni fra gli intervistati sono stati citati nell'articolo facendo ricorso a pseudonimi di fantasia.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".