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Record W7038354434

Il linguaggio gastronomico romagnolo: proposta di glossario trilingue sui termini del progetto GastRoWiki

2024· article· it· W7038354434 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueAMS Degree Thesis (University of Bologna) · 2024
Typearticle
Languageit
FieldComputer Science
TopicLinguistic Studies and Language Acquisition
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of Toronto
KeywordsInterleukin 1β3d printerItalian studies
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il presente elaborato si propone di indagare la possibilità di compilare un glossario trilingue affidabile a partire da materiali esclusivamente digitali e disponibili sul web, su un argomento molto specifico. L’argomento è la cucina tradizionale della Romagna, in particolare 45 termini che si riferiscono a pietanze e prodotti tipici del territorio. I termini sono frutto dell’attività del progetto GastRoWiki, il cui scopo è documentare le tradizioni culinarie romagnole attraverso la creazione e modifica di voci sull’enciclopedia online Wikipedia. Il primo capitolo introduce i linguaggi specialistici, concentrandosi sul linguaggio gastronomico e sulle strategie di traduzione più utilizzate nella sua trasposizione. Il secondo capitolo fornisce una breve introduzione a Wikipedia, discutendone l’affidabilità come fonte, e offre una panoramica del progetto GastRoWiki. Nel terzo capitolo, dopo una introduzione al tema della terminologia, viene illustrata la metodologia utilizzata per la creazione dei corpora e del glossario. Il quarto capitolo presenta il glossario, il quinto tratta le caratteristiche dei corpora e del glossario, nonché le problematiche riscontrate durante la loro creazione. Vengono identificati diversi fenomeni degni di nota: la mancanza di testi nelle lingue target, specialmente in francese; l’incompletezza o generalizzazione delle informazioni contenute in alcuni testi; la non-traduzione dei termini come strategia più utilizzata per la trasposizione dei termini. Illustriamo inoltre come la mancanza di materiale determini la presenza di sezioni vuote all’interno del glossario, proponendo una traduzione del materiale mancante. Infine, discutiamo possibili percorsi di ricerca futuri derivati da questo studio. Dopo aver esaminato i risultati della ricerca, abbiamo stabilito che è possibile costruire un glossario nelle condizioni specificate, se chi lo costruisce ha accesso a conoscenze affidabili, poiché i testi target potrebbero contenere errori.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0050.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.009

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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