Bibliographic record
Abstract
Achei e Troiani combattono gli uni contro gli altri davanti alle mura di Troia. È un destino senza rimedio. Gli Achei vogliono distruggere la grande, splendida città, la sacra Ilio, ̓́Ιλιος ἱρή (Il. 20.215) . I Troiani vogliono difendere le mura e i padri e le spose e i figli infanti, i loro nepia tekna . Senza dimenticare che i Troiani sono pronti a espugnare il campo nemico e a incendiare le navi, ovvero a togliere per sempre il ritorno, il nostos agli Achei. È una persis all'incontrario. Può succedere. Nulla di più spaventoso e infame, dopo che per un qualsiasi motivo, anche il più banale, come il ratto di Elena, si è scatenata la guerra . Sono nemici per sempre, sono in guerra. Tutte le strategie si possono, si devono usare per ottenere la vittoria, da una parte per distruggere la città dei nemici o dall'altra per resistere e salvarsi . Si combatte gli occhi negli occhi, semplicemente face-to-face, sulla piana di Troia, è questa la forza, la gloria degli eroi. Nello scontro c'è un principio di onore, perfino di lealtà, come in un agone sportivo . Anche se la lotta è peri psyches. Ma, accanto alle battaglie e ai duelli, vi sono altre vie, altre strategie. Sono le vie opposte della metis. È il tema del lochos, o del dolos . L'insidia, l'agguato, l'inganno.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.007 |
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".