Bibliographic record
Abstract
LUCA CODIGNOLA È certamente un compito molto piacevole quello che ho di fronte questo pomeriggio.Ritornare ancora una volta a Toronto, undici anni dopo essermi diplomato proprio alla University of Toronto in storia canadese, a parlarvi degli studi di storia canadese in Italia.Segno che questi studi esistono, che il lavoro di quanti in Italia si sono occupati in questi anni di studi canadesi non sono stati vani, e che allo stesso pubblico canadese interessa conoscere la natura del nostro lavoro, l'oggetto della nostra ricerca e il contributo che noi italiani abbiamo dato e intendiamo dare a tali studi.Credo che sarete contenti di sapere che questo mio intervento non sarà una bibliografia che elenca quanto è stato pubblicato, in questi ultimi anni, nel campo della storia canadese.Non ritengo sia questa la sede adatta.Cercherò invece di approfittare del tempo che gentilmente mi è stato concesso dagli organizzatori di questo incontro per discutere le generali tendenze della ricerca storica in Italia, e anche dei modi in cui in Italia negli ultimi anni ci si è dedicati alla storia del Canada.Innanzitutto, come si fa a studiare la storia del Canada abitando in Italia e lavorando nelle università italiane?E bene dire subito che nelle università italiane non esistono cattedre o insegnamenti specificamente dedicati alla storia canadese.Il sistema universitario italiano è molto rigido, e non sta alle singole università decidere la titolazione delle cattedre, ma al Ministero della Pubblica Istruzione.Chi volesse dunque attivare un insegnamento di storia canadese, dovrebbe richie-
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 | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
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".