«Agg sprecat tiemp a parla»: il “caso Geolier” ovvero le ideologie sul dialetto nell’era della trap
Bibliographic record
Abstract
Riassunto: Il secondo classificato all’ultima edizione del Festival di Sanremo è stato il rapper di Secondigliano Geolier con la canzone I p’ me, tu p’ te, interamente in dialetto. La sua partecipazione al festival della canzone italiana ha scatenato un’accesa polemica non tanto e non solo per la sua mancata vittoria nonostante il successo schiacciante al televoto, ma soprattutto per questioni linguistiche. La discussione, che ha coinvolto decine di giornalisti, scrittori, studiosi, “cultori del dialetto”, parlanti comuni e utenti dei social network, si presenta sfaccettata e pluridimensionale: se parte del pubblico ha contestato la legittimità dell’ammissione di una canzone “non italiana” a una competizione dedicata proprio alla canzone italiana, altri hanno criticato con veemenza la correttezza del napoletano del rapper e le sue scelte ortografiche, aspetto particolarmente sorprendente trattandosi di un testo cantato. Il contributo proposto prende spunto dal “caso Geolier” per fare luce sulle ideologie linguistiche sul dialetto (napoletano) nel terzo millennio delineando un quadro dell’immaginario linguistico contemporaneo a proposito del dialetto ed evidenziando inattese valutazioni fortemente normative.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
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".