Bibliographic record
Abstract
MADDALENA KUITUNEN L'italianistica, intesa in senso lato come disciplina di studio e di ricerca e l'emigrazione italiana a Toronto, dopo aver proceduto separatamente, per ragioni di forza maggiore nel secolo scorso e nei primi decenni del Novecento, erano destinate con l'ondata migratoria degli anni '50 a completarsi per cause storiche, sociali e in definiva anche politiche.Grazie ai programmi sviluppati e agli orientamenti assunti dai diversi docenti verso la cultura italiana, sarà possibile distinguere nel periodo di circa 130 anni che noi tratteremo in quattro fasi che suddivideremo fra l'epoca di Forneri, totalmente ristretta all'ambiente universitario, quella di William Fraser, dal nome del primo preside del dipartimento d'italiano e di spagnolo, compresa fra il 1887 e il 1916, seguita dal periodo fra le due guerre mondiali e infine dall'era moderna in cui l'italianistica, tramite l'apporto comunitario, è andata consolidandosi nelle università, nelle scuole superiori, e con l'Heritage Programme anche nelle scuole elementari delle città.Secondo le ricerche di John Zucchi! poco o nulla si sa dello sparuto numero d'Italiani residenti a Toronto fin dagli inizi dell'Ottocento, mentre con l'assunzione di James Forneri a professore di lingue moderne all'allora University College, abbiamo nel 1853 la data ufficiale dell'inizio dello studio dell'italiano in questa città.James Forneri è ormai una figura nota agli italo-canadesi, per gli articoli ultimamente a lui dedicati,?basati sulle testimonianze dei suoi due allievi: John King? and William Oldright,4 testimonianze ricche di dettagli sulla vita av-Caio
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 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".