Espatriate storie di donne italiane emigrate in Canada
Bibliographic record
Abstract
In anni recenti l’emigrazione italiana verso l’estero ha ricominciato a far parlare di sé destando crescente preoccupazione nell’opinione pubblica. Ciò nonostante, sono ancora poche le ricerche che si occupano di studiare in maniera approfondita l’esperienza di chi ha ripreso a lasciare il nostro paese e ancor meno sono quelle che hanno scelto di farlo a partire da un approccio di genere. Se viene oramai dato per scontato che a emigrare da paesi ad alto reddito siano in egual misura uomini e donne, la possibilità che l’esperienza di questo gruppo di migranti possa presentare delle specificità riconducibili alla dimensione di genere rimane finora ancora largamente trascurata. Eppure, incentrare il focus dell’analisi sulla migrazione femminile risulta particolarmente utile perché permette, attraverso un gioco di specchi che interroga sia la società d’origine sia quella di approdo, di mettere in luce aspetti dell’esperienza migratoria che altrimenti rischierebbero di passare inosservati. Esaminando le storie di vita di dieci donne emiliano-romagnole che hanno deciso di lasciare la loro terra per trasferirsi in Canada, il volume propone una riflessione su cosa voglia dire andarsene dall’Italia al giorno d’oggi a partire da una rilettura di genere e affrontando in particolare temi legati al riconoscimento, all’agency e agli stili di vita.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
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".