La generazione del silenzio: il movimento Caccia-D'Alfonso
Bibliographic record
Abstract
D'Alfonso esordiscono così:Rassembler dans un méme recueil dix-huit auteurs de langues, de styles et de disciplines différentes, n'ayant de commun que leur origine italienne, peut sembler une gageure.! Nonostante questa affermazione il lettore accurato deve analizzare l'effetto di coerenza prodotto da Quêtes.Gli editori del volume hanno, infatti, una certa tendenza a semplificare l'aspetto dell'oggetto da loro costruito.Ed è cosi che parlando della lingua degli autori riuniti nell'antologia Fulvio Caccia e Antonio D'Alfonso concludono:... Dix d'entre eux écrivent en français, six en anglais et deux seulement en italien.Dans les deux derniers cas, seule la traduction francaise a été retenue, l'espace étant limité dans ce genre de publication.(10)Prima di tutto bisogna sottolineare che la lingua dell'antologia è il francese poichè anche per i sei cosiddetti scrittori anglofoni la versione originale non è stata ritenuta.Questo primo segno di una certa complessità strutturale ci ha spinti a stabilire una tavola addetta all'illustrazione della distribuzione testuale di Quêtes.2E importante notare che questa necessità è dettata anche dal fatto che semioticamente le condizioni della produzione del senso devono essere analizzate
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".