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Record W7043101536

Secessioni e democrazia

2023· book-chapter· it· W7043101536 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCINECA IRIS Institutional Research Information System (University of Bari Aldo Moro) · 2023
Typebook-chapter
Languageit
FieldSocial Sciences
TopicPolitical Systems and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDoveMonarchyState (computer science)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Non vi è quasi Stato al mondo in cui non vi siano, seppur minime, tensioni separatiste. In queste situazioni alle frequenti disuguaglianze socioeconomiche territoriali si associano forme di deprivazione politica ed elementi identitari di varia natura. In alcuni casi tali tensioni risalgono molto in là nel tempo, sebbene assumano caratteristiche del tutto nuove, oppure emergono da conflitti recenti. Secondo Treverton1 a partire dagli inizi del Novecento ci sono state 56 secessioni. Seguendo l’analisi di Rokkan e Urwin2 (1982) possiamo ritenere che tali questioni siano intrinseche alla creazione ed alla nascita degli stati-nazione e riflettano quelle tensioni territoriali e culturali che non sono state superate o che si sono rinnovate nel tempo. È lo stato nazione, unificando territori e popoli, e fondando la sua legittimità sulla relazione stretta ed indissolubile tra stato e nazione e su quello che viene considerato un principio fondamentale – quello dell’autodeterminazione dei popoli, che è stato declinato come principio di autodeterminazione delle nazioni – che ha creato le condizioni della sua crisi (non a caso gli unici stati occidentali dove la questione della secessione è stata almeno parzialmente proceduralizzata sono quelli dove più debole è questo legame; infatti Canada e Regno Unito, unici ad aver adottato procedure di eventuale secessione, sono stati plurinazionali).

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)0.002
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.075

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.010
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0000.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.003

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 head0.094
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.222 · 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
GenreOther

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
Published2023
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