Desfigurando la memoria: (des)atando los nudos de la memoria peruana
Bibliographic record
Abstract
Este artículo analiza las corrientes opositoras a la memoria colectiva de la sangrienta guerra interna del Perú (1980-2000) a través de un análisis de los actos de vandalismo perpetrados contra uno de los pocos sitios dedicados a la memoria en este país, El ojo que llora, ubicado en Lima. ‘Vandalismo’, en este artículo, es entendido como una forma de escritura (aunque violenta) de una visión distinta del pasado. Originalmente concebido como un espacio para recordar y rendir homenaje a las víctimas del conflicto armado, el sitio se ha convertido en un lugar para la confrontación de formas distintas de asumir el pasado. Como sitio de recuerdo y reivindicación de derechos humanos, y sobre todo como blanco de intentos de desfiguración permanente, El ojo que llora se ha convertido en un escenario en el que la presencia perdurable del pasado —con sus conflictivas tensiones— se hace visible para el público nacional e internacional. Así, se niega el cierre mismo que las narrativas del gobierno quisieran imponer y, por lo tanto, se mantiene el compromiso público con el pasado. Los conflictos en curso sobre el pasado se hacen visibles en este punto en las luchas por establecer una memoria general y, en este proceso, el significado mismo de ‘víctima’ se ve implicado.
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".