L’efecte modernitzador de l’estada a Nord-amèrica en l’emigració valenciana
Bibliographic record
Abstract
El 1906 arriba a Montreal la primera expedició de jornalers valencians a Nord-Amèrica, 10 homes d’Orba que viatjaren farts del caciquisme imperant a la Marina i els voltants i de la misèria i els abusos generalitzats que produïa el sistema, i desfaenats alhora per l’avanç de la fil·loxera, que matava tota la vinya. L’enorme esclat migratori així provocat s’emportà moltíssimes persones a les destinacions tradicionals (Algèria, Cuba, l’Argentina...) i ara tam-bé a Nord-amèrica. Darrere dels Deu d’Orba, una investigació pròpia xifrà en 15.768 els emigrants valencians arribats al Canadà i els EUA fins el 1920, quan Washington tancà la frontera per als pobles mediterranis. L’èxit sobtat de l’opció nord-americana vingué d’unes diferències salarials impensables. Als que més temps treballaren i visqueren a Nova York o Connecticut, els capgirà la percepció del món, la mentalitat i la vida sencera. En tornar, eren persones diferents, més obertes i més lliures i sense els prejudicis i les pors ancestrals. Foren alcaldes de la República als seus pobles i esdevingueren models de modernitat. I educaren els fills i les filles d’una manera més igualitària, espentant-los a estudiar carreres per a ser persones de profit.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".