Bibliographic record
Abstract
Sopralluoghi, fotografie, interviste, incontri, partecipazione ad eventi e attività all’interno delle strutture visitate, hanno rappresentato, durante l’intero svolgimento della ricerca una modalità irrinunciabile di avvicinamento al progetto. Questa modalità di avvicinamento, attraverso l’ascolto e l’esperienza diretta all’interno degli spazi dell’assistenza, ci ha consentito di comprendere dall’interno le modalità funzionamento delle differenti tipologie di strutture e degli spazi nei diversi momenti della giornata e nelle diverse fasi del percorso di cura e/o di accoglienza, anche in rapporto alle nuove tendenze terapeutiche e assistenziali; di conoscere le modalità di gestione e amministrazione; i costi connessi alle diverse strutture in rapporto ai servizi erogati. Ci ha aiutato inoltre a mettere a fuoco gli aspetti più innovativi da sviluppare al fine di favorire forme di risparmio economico diretto e indiretto e di ottimizzazione gestionale e funzionale, ci ha inoltre permesso di comprendere limiti e possibilità imposti dalla normativa, dalla settorializzazione delle competenze, dalle risorse disponibili ecc. Le richieste specifiche emerse da questo confronto hanno relazioni dirette e indirette con la localizzazione delle strutture, il loro dimensionamento e l’articolazione e i caratteri degli spazi interni e hanno guidato le scelte di progetto
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.118 | 0.033 |
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".