Inclusione, giustizia sociale e sostenibilita
Bibliographic record
Abstract
Le minacce e le sfide da affrontare nel presente e prossimo futuro sono molte e le disuguaglianze che stiamo registrando si moltiplicano, con quelle economiche e sociali che invadono ogni interstizio del tessuto di vita co munitaria e che rendono sempre più difficile una qualità della vita piena. Si percepisce una realtà sempre più complessa, imprevedibile, intrisa di barrie re frutto di fattori spesso poco evidenti, che hanno il potere di soffocare il pensiero, la riflessione, la voglia e l’energia di agire. La pandemia non ha fatto che esacerbare tutto ciò e la guerra che in questi giorni tocca da vicino l’Europa non potrà che amplificare ulterior mente le condizioni negative a livello globale. Balbaa et al. (2022) eviden ziano tensioni geopolitiche e culturali, abbassamento delle aspettative di crescita globale a causa dell’incertezza sugli effetti del conflitto, e in par ticolare sulla catena di approvvigionamento globale (Nezhyva & Mysiuk, 2022). Questo si interseca a tassi elevati di emigrazione e immigrazione, livelli consistenti di eterogeneità sociale, sfruttamento delle risorse naturali, degrado ambientale, amplificando la presenza di condizioni negative e alla riduzione del benessere fisico e psicologico per tanti, favorendo l’aggravarsi di situazioni di vulnerabilità, le quali, nel panorama contemporaneo, sono in rapido aumento. Il capitolo, all’interno di questa cornice, vuole prendere in esame l’idea di vulnerabilità, le diverse declinazioni della stessa, e il loro intreccio con la po vertà, per enfatizzare, di seguito, la necessità di costruire contesti alternativi, che si impernino su inclusione, sostenibilità e giustizia sociale se si vogliono garantire vite di qualità per tutti e tutte.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".