Sàmara: servizio di attivazione e sensibilizzazione della cittadinanza per interventi di greening urbano a Bologna
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La crescente urbanizzazione ha ridotto gli spazi verdi, con impatti negativi su qualità dell’aria, biodiversità e benessere dei cittadini. Il 2024 è stato l’anno più caldo mai registrato, con un aumento di 1,50°C rispetto all’era preindustriale (Buontempo, 2025). “La soluzione più efficace? Piantare più alberi stradali e togliere progressivamente le strade al traffico per raffreddare le città. I vantaggi di una città ricoperta di piante sono infiniti” (Mancuso, 2024). Diventa quindi essenziale superare l’attuale visione antropocentrica delle città e investire nel capitale naturale (Zanchini, 2024). In questo contesto si inserisce il progetto TALEA_Green Cells Leading the Green Transition (n. progetto EUI02-064 di European Urban Initiative-IA), coordinato dal Comune di Bologna. Questa tesi prende TALEA come riferimento, condividendone l’obiettivo di sviluppare modelli replicabili per promuovere la riforestazione urbana e accelerare la transizione green di Bologna, attraverso misure di mitigazione e adattamento al cambiamento climatico. Sebbene il verde urbano sia noto per i suoi benefici, come la riduzione delle isole di calore e il miglioramento della qualità dell’aria (Konijnendijk et al., 2010), pochi studi integrano riforestazione e design partecipativo. Coinvolgere le comunità locali rende i progetti più sostenibili e accettati (Sanders & Stappers, 2008). La ricerca si concentra sulle aree di Bologna con carenza di verde, promuovendo co-progettazione partecipata per sensibilizzare e mobilitare i cittadini sull’importanza del verde urbano, orientando le azioni a lungo termine.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it