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 capacità di proporre previsioni credibili in queste condizioni è ovviamente pari a zero. Sia che i modelli utilizzati siano inadatti alla descrizione del sistema, sia che prevalga la volontà politica di costruire sce-nari ottimistici anche quando le condizioni appaiono avverse, sta di fatto che quando l’Ocse (giugno 1993) mise a confronto le previsioni elaborate dai suoi esperti per il periodo 1987-1992 con quelle dei sapientoni del Fondo monetario internazionale, nonché con le stime dei governi degli Stati Uniti, del Giappone, della Germania, Francia, Italia e Canada, la conclusione scorata che ne dovette trarre fu che erano tutte profondamente errate [cfr. Ocse, 1993]. Due anni dopo, una società di consulenza “indipendente”, la London Economics, confrontò l’esattezza delle valutazioni elaborate da oltre 30 tra i maggiori gruppi britannici impegnati nel settore delle previsioni economiche, tra cui il Ministero del Tesoro, il National Institute, la London Business School; fu un esperto di quest’ultimo istituto a riassumere, sul Financial Times, i risultati del confronto: “... quanto affermano gli specialisti è quasi sempre sbagliato. Le loro valutazioni concordi non hanno previsto nessuno degli sviluppi economici più importanti degli ultimi sette anni” [John Kay, Crack in the crystal ball, in Financial times, 29.9.1995]. [...]
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.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.008 |
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