L'area urbana di Caere. Profilo archeologico di una citta etrusca
Bibliographic record
Abstract
Il progetto di ricerca Caere-Area urbana si propone di aggiungere ulteriori tasselli al panorama archeologico del centro etrusco e prende le mosse dal lavoro di digitalizzazione dell’ingente mole di documentazione fotografica, topografica e materiale frutto delle estese ricerche svolte sull’area della città antica di Caere a partire dagli anni ’80 da Giuliana Nardi per conto del CNR. Tale lavoro, affidato alla scrivente dal CNR-ISMA in collaborazione con la Queen’s University of Kingston (Canada), ha permesso di creare dataset all’interno del quale sono confluiti i dati relativi alle 612 Unità Topografiche individuate in oltre trent’anni di ricerche. La sistematizzazione dei dati ha aperto nuove prospettive di studio, mirate ad approfondire natura ed entità degli aspetti relativi all’organizzazione dello spazio urbano, che potranno incrementare il quadro complessivo delle informazioni disponibili sulla città di Caere. Il presente studio si propone di attraversare l’ampio panorama archeologico ceretano nel tentativo di leggere, attraverso le tracce della cultura materiale, fattori di arricchimento o di conferma delle dinamiche di formazione, sviluppo e declino di una città etrusca.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".