Aprehendiendo al delincuente: crimen y medios en América del Norte
Notice bibliographique
Résumé
Presentación; Introducción; I. El crimen narrado; Peligrosidad delito y justicia en el México posrevolucionario / Saydi Núñez Cetina; El que ríe al último ríe mejor: “mujercitos” en la nota roja durante los años setenta en México / Susana Vargas Cervantes; Nota roja and journaux jaunes: Popular Crime Periodicals In Quebec and Mexico Will Straw; II. El crimen filmado; Flores del mal en el cine mexicano. La devoradora criminal o el tipo clásico moderno / Álvaro A. Fernández; Crime/Scene: Reanimating the Femme Fatale in David Lynch’s Hollywood Trilogy / Alanna Thain; Hiding in Plain Sight: Masquerading Genre In David Cronenberg’s A History of Violence / Bart Beaty; Sin City la representación de la violencia / Víctor Manuel Granados Garnica; Nadie sabe para quién trabaja: el crimen transfronterizo según la Canadian Broadcasting Corporation / Graciela Martínez-Zalce; III. El cotidiano criminalizado; The Godfather Is Dead: A Hybrid Model of Organized Crime / Natasha Tusikov; Aproximaciones al consumo de drogas en Canadá. Comunidades provincias; North American Digital Copyright Regional Governance And the Persistence of Variation / Blayne Haggart; Sobre los autores
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».