Bibliographic record
Abstract
Dal desiderio di valorizzare le risorse della montagna pistoiese nasce il progetto THEO (utilizzo del timo come fonte di oli essenziali da impiegare nella lotta a microorganismi e agenti infestanti) finanziato dalla Fondazione Cassa di Risparmio di Pistoia e Pescia con il bando 'Ricerca e innovazione aziendale 2022', con la partecipazione di Cnr, Ecomuseo della Montagna Pistoiese, Azienda Agricola Le Roncacce, e la collaborazione del Museo Naturalistico Archeologico dell'Appennino Pistoiese (MUNAP). Il progetto è incentrato sull’utilizzo del timo (Thymus spp.) come fonte di composti bioattivi ad alto potere antimicrobico per la realizzazione di formulati solidi da impiegare nella conservazione di opere e manufatti museali. “Una montagna di molecole” è un racconto che partendo dall’ascolto storico-documentario prosegue nell’interpretazione di segni ecologici che hanno una relazione con la biodiversità e le risorse del territorio, per trasformarsi in un progetto di ricerca concreto incentrato sull’uso dei derivati delle piante officinali locali. Questo è stato possibile non solo grazie a un prodotto - il timo - e ai suoi derivati, ma anche grazie ad una comunità che lo ha preservato come memoria territoriale.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.009 |
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".