De crímenes de familia a crímenes de Estado
Notice bibliographique
Résumé
El problema acuciante de violencia de género que vive Latinoamérica ha sido abordado recientemente por el cine de Argentina y México. En este artículo analizamos dos importantes representaciones, Las tres muertes de Maricela Escobedo de Carlos Pérez Osorio y Crímenes de familia de Sebastián Schindel. Basándose en historias reales, los directores recurren a diferentes estrategias para visibilizar y fomentar la discusión sobre la violencia contra mujeres y sus secuelas. En Crímenes de familia Schindel atrapa al espectador proponiendo un rompecabezas narrativo en el que poco a poco va introduciendo el tema por medio del suspenso. En Las tres muertes de Marisela Escobedo expone a través del documental el calvario de una madre en búsqueda de justicia para su hija, víctima de feminicidio. A través del documental emocional y de denuncia, Pérez Osorio vigoriza el debate en torno a la justicia y la violencia de género. En este trabajo analizamos las estrategias narrativas elegidas por los directores para visibilizar y agudizar el debate alrededor de temas complejos como la violación, homicidio agravado por el vinculo y el feminicidio. En segundo lugar, nos centraremos en la perspectiva de la madre que reformula en su devenir temas cruciales como la toma de conciencia, la falta de justicia, la sororidad y el activismo. Por último, analizamos la elección de ambas películas de ser co-producidos y distribuidos por Netflix. Argüimos que estos estos tres elementos se combinan para conformar lo que Rita Segato llama una “contra-pedagogía de la crueldad”.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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 ».