Notice bibliographique
Résumé
No es raro que el jurado que le otorgo a esta novela el Premio Memorial Silverio Canada, durante la celebre Semana Negra de Gijon, se fijara en la obra de Ernesto Mallo, porque esta narracion, Crimen en el barrio del once, reune generos y meritos suficientes como para no pasar desapercibida. De una parte, es una solvente novela negra, con personajes bien dibujados, y por encima de todos el del comisario Lascano, alias El Perro, y su amigo Fuseli, el medico forense que lo aprecia guardando las distancias; tambien es un relato politico, o historico, que al situar la accion en la epoca negra de la dictadura argentina, nos ofrece un panorama siniestro del pais y de la corrupcion y sadismo que lo controlaba a todos los niveles; y finalmente, Crimen en el barrio del once es una novela de amor, aunque sea de amor ultraterreno, pues Lascano vive amargado por la muerte en un coche de su mujer, Marisa, que le duro demasiado poco y en cualquier caso no lo suficiente como para convertirlo en una persona mejor que la persona que el quiere ser, o es capaz de ser porque, obviamente, si se ha entregado en cuerpo y alma a su profesion y a la impasibilidad de caracter, es como metodo de supervivencia. Lascano es un hombre que tiene que llevar una armadura porque por dentro esta roto.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».