Daniela Pietrini (ed.) (2023), Lingua e discriminazione. Studi diacronici, lessicali e discorsivi, Lausanne, Peter Lang, p. 370 [ISBN: 978-3-631-90868-6]
Bibliographic record
Abstract
« Non ci sono dubbi sul fatto che il rapporto tra lingua e discriminazione rappresenti per la linguistica un banco di prova d’eccezionale importanza: raramente capita che le potenzialità degli strumenti d’analisi del linguaggio possano avere ricadute così concrete in ambito politico, sociale e psicologico. Da una parte, viviamo una fase storica in cui il dibattito pubblico sui diritti dei singoli s’intreccia strettamente con la ricerca di proposte efficaci per un linguaggio più inclusivo, e con la speculare analisi dei rischi legati a una visione troppo ideologica e illuministica della lingua. Dall’altra parte, la realtà attuale pone sfide ancora più concrete, specifiche e tecniche: basti pensare a quant’è importante istruire gli algoritmi che sorvegliano le reti sociali a identificare correttamente i post e i commenti offensivi, i casi di hate speech e discriminazione, e a quanto ciò richieda la collaborazione di esperti di linguistica computazionale e pragmatica, in un contesto in cui proprio la virtualità dei messaggi rende troppi giovani inconsapevoli delle conseguenze di una comunicazione violenta (ne hanno parlato di recente Bazzanella 2020 e Ziccardi 2016). [...] »
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.059 | 0.055 |
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".