Bibliographic record
Abstract
Poco più di vent'anni fa, nel 1969, tracciando un rapido profilo storico della comunita italiana di Toronto dalle origini alla Seconda Guerra Mondiale, Samuel Sydlofsky scriveva che i primi immigranti italiani "had settled into the vicinity of the Grand Trunk's terminal at the foot of Simcoe St.".In mancanza di dati empirici, tale ipotesi si basava sul concetto che i primi italiani, essendo operai addetti alla costruzione della ferrovia, trovavano alloggio vicino al posto di lavoro, cioè presso lo scalo ferroviario.E solo in un secondo tempo, essi si trasferirono nel rione denominato "Ward", l'area limitata dalle vie College, Yonge, Queen e University e sede della prima Piccola Italia di Toronto.Continuava Sydlofsky, "the appearance of Italians in the Elizabeth-Elm district may have resulted from a move into ownership of homes and property".! Questa ipotesi è tuttora tacitamente accettata; o meglio, non è stata messa in discussione dagli studiosi che successivamente si sono interessati alle origini della prima Piccola Italia di Toronto."Le nostre ricerche, condotte soprattutto sui moduli del censimento del 1860 e sugli annali cittadini, rivelano che il primo nucleo comunitario non era formato da braccianti addetti alla costruzione della rete ferroviaria, ma da artigiani e piccoli commercianti; e che, in effetti, questo nucleo si formò nel cuore del Ward, in via Chestnut, allora Sayer, e non presso lo scalo ferroviario del Grand Trunk.Inoltre, nell'elaborare i dati ricavati dal censimento e dagli annali
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.007 |
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".