Attivare nuove modalita di agire collettivo: una rielaborazione del community organizing
Bibliographic record
Abstract
Negli ultimi anni sta emergendo un nuovo approccio di lavoro con le comunità: il Community Organizing (CO). Si tratta di un metodo fondato e sperimentato dal sociologo Saul David Alinsky per organizzare i senza potere ed ha avuto la sua maggior diffusione negli Stati Uniti ed in Canada. Attualmente è utilizzato in numerosi paesi dell’Europa. Il CO è oggi sperimentato per rispondere al vuoto di fiducia che si è creato tra partiti/istituzioni e comunità, ed ha l’obiettivo di generare un potere diffuso per riequilibrare le asimmetrie di potere. Organizzare una comunità significa creare relazioni ed incoraggiare alla fiducia attraverso l’ascolto, per costruire una nuova coscienza collettiva e conquistare un ruolo nei processi decisionali. In questi termini, il CO può rappresentare un nuovo fronte di sperimentazione di pratiche per co-creare politiche pubbliche di governo del territorio? Attraverso l’analisi di due casi studio il contributo intende tracciare alcune riflessioni sulla possibile applicabilità del CO in Italia, tentando di individuare quali elementi poter introdurre in una rielaborazione del metodo ed avanzare una proposta di un approccio sperimentale per la pianificazione collaborativa.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".