III Relazione tecnica descrittiva delle attività svolte nell'ambito dell'Accordo di collaborazione triennale MATTM-DGSVI e CNR-IIA
Bibliographic record
Abstract
Il rapporto fornisce una relazione tecnica descrittiva relativa al III semestre di attività riguardanti l'Accordo di Collaborazione triennale stipulato il 22 maggio 2015 tra il Ministero dell'Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare - Direzione Generale per lo sviluppo sostenibile, per il danno ambientale e per i rapporti con l'Unione Europea e gli organismi internazionali (DGSVI) e l'Istituto sull'Inquinamento Atmosferico del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IIA), approvato con decreto direttoriale U.prot. 4342/SVI del 20/07/2015 "finalizzato al trasferimento delle conoscenze scientifiche di interesse della Direzione Generale SVI maturate dal CNR, in qualità di ente di ricerca". Nel Capitolo 1 la relazione tecnica descrive le attività seguenti, svolte nel periodo di riferimento dal 24 ottobre 2016 al 23 aprile 2017: - GEO (Group on Earth Observations) - Interconnessione tra inquinamento atmosferico, ricerca, sviluppo e trasferimento di tecnologie verdi - Convenzione di Vienna e il Protocollo di Montreal sulle sostanze che deteriorano lo strato di ozono -FAO e nel Capitolo 2 è riportata la rendicontazione economica relativa al complesso delle attività nel medesimo periodo di interesse.
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 | 0.027 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.013 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.015 |
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".