Bibliographic record
Abstract
Il progetto nasce come laboratorio di simulazione di una struttura redazionale all'interno del Corso di Laurea Magistrale in Moda. Finanziato in gran parte da un'impresa privata, Coltorti di Jesi, ZoneModa Web Cell consiste in una serie di puntate destinate ai canali di rete e incentrati su moda, design, arte. Si tratta di un progetto che vede gli studenti misurarsi direttamente con i temi affrontati lungo l'arco del corso di studi, con la possibilità di applicare gli strumenti di indagine appresi a lezione. Una palestra molto utile, che sotto la mia curatela ha permesso, fino ad ora, la realizzazione di 2 episodi su 5, con un terzo in preparazione. Gli argomenti affrontati includono interviste nel backstage di sfilata ad Alberta Ferretti, Antonio Marras, Oskar Oskar Metsavah e ad artisti come Andrea Zittel e Helen Marten; inoltre, i servizi "in loco" comprendono riprese a Art Basel Miami Beach, alle passerelle di Milano e Pitti Uomo, con ampie rassegne di prima mano su Haider Ackerman, Jil Sander, Raf Simons, Frankie Morello, Angelo Marani, Henrik Vibskov, Dead Meat. \nGli episodi girati fino a questo momento hanno totalizzato un vasto numero di contatti su YouTube, circa 2000, in crescita costante, grazie anche alla versione doppiata in inglese. Un impatto mediatico di grande importanza, quindi, che si è amplificato anche sui numerosi redazionali usciti sui canali di diffusione più in linea con il fenomeno, i blog.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.162 | 0.055 |
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".