Bibliographic record
Abstract
Una novela historica con rasgos diferentes a los habituales. No se centra en una epoca y unos personajes de ese momento, sino que recorre una parte de la gran aventura del mundo entre los siglos X y XX. La historia en que se fija no es solo la de caracter politico, sino tambien la social, econo- mica, tecnologica o cultural. Es novela, pero es tambien un recorrido por la vida real, con hechos y personajes fieles a lo que de verdad sucedio en cada momento. El viaje por el tiempo es amplio y variado: Cordoba y Constantinopla en 970; Toledo en 1270; Venecia en 1470; Medina del Campo, Salamanca y Sevilla en 1570; Paris y Londres en 1670; Madrid, Paris y Glasgow en 1770; Londres en 1870; Nueva York y Cambridge en 1929; Mil Islas, Canada, en 2013. El libro recoge las aventuras de un periodista, Larry Newsletter, especializado en temas economico-sociales, que realiza unos viajes virtuales a traves del tiempo, utilizando las nuevas tecnologias desarrolladas en el ano 2013 en un Centro Mundial de Inteligencia. Estos viajes se mezclan con una trama terrorista que utiliza nuevos medios de accion. Larry vive los viajes como experiencias propias, visitando lugares, asistiendo a acontecimientos, conviviendo con las gentes, y aprovecha para conocer y entrevistar a personajes importantes del momento. Doce grandes hombres y mujeres de la historia de la humanidad, desde la mistica Teresa de Jesus al economista mas influyente de todos los tiempos, John Maynard Keynes, pasando por miembros destacados de los gobiernos de Luis XIV en Francia o de Carlos III en Espana. El lector podra asistir a las conversaciones con Fra Luca Pacioli en el siglo XV; con Simon Ruiz, Teresa de Jesus, Fray Luis de Leon o Tomas de Mercado en el siglo XVI; con William Petty o Jean-Baptiste Colbert en el XVII; con el Conde de Campomanes, Francois Quesnay o Adam Smith en el XVIII; con Karl Marx en el XIX y con Keynes ya en el siglo XX.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".