Bibliographic record
Abstract
El trabajo de investigación que volcamos en esta tesis es el resultado de una pregunta de investigación y de una apuesta por el saber. La primera tiene que ver con cuestionar qué lugar ocupa el cuerpo y el pensamiento sobre el cuerpo en la práctica y las teorías de la danza. La segunda se vincula con la necesidad de proponer la danza como un contenido de la Educación Corporal. De hecho, la siguiente es una tesis que se escribe en el marco de la Maestría en Educación Corporal. La construcción de un saber que sea operativo a la educación del cuerpo nos obliga a indagar el contenido desde una perspectiva situada en la lógica de producción del mismo y, en la medida en que encontramos allí elementos que consideramos equívocos e incluso ajenos al cuerpo de las prácticas, nos fuerza a ofrecer una perspectiva alternativa, a habilitar una forma de producción de saber que encuentre en el cuerpo su objeto de conocimiento. Sabiendo que el objeto de conocimiento no es dado, sino que siempre es construido, resulta que la presente tesis ofrece a la vez un método de trabajo y una teoría de análisis orientada a problematizar el cuerpo de la danza. Esto tiene como consecuencia un desplazamiento respecto de un conjunto de objetos típicos en las teorías de danza: el movimiento, la condición de instrumento del cuerpo, la pieza de arte o la autonomía de la danza, entre otros.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".