La Política Mapuche Local en Chile: las Comunidades Pehuenche del Alto Bío Bío: un Estudio de Caso
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo pretende explorar tres aspectos de la política Mapuche contemporánea, basándose en un estudio de caso que considera algunas de las experiencias de las comunidades Pehuenche del Alto Bío Bío durante la última década. La primera parte del análisis examina las dificultades experimentadas por las comunidades Mapuche dado el desequilibrio de recursos y capacidad política entre ellos y otros actores. La segunda parte del estudio aborda los impactos de la ley indígena de 1993, que exige la organización de comunidades indígenas dentro de un modelo político occidental, contribuyendo de esta forma a la desarticulación de los lazos tradicionales de organización social. La tercera parte del trabajo analiza las implicaciones de la política desarrollista del Estado, con un foco específico en el programa Orígenes. El discurso de ¿desarrollo indígena¿, y el conjunto de prácticas administrativas que lo acompaña, \nen gran parte funcionan para integrar el pueblo Mapuche al modelo económico neoliberal. El análisis concluye con algunas recomendaciones acerca del tipo de capacitación requerido para que las comunidades del Alto Bío Bío puedan ejercer cierta autonomía en la determinación de sus caminos de desarrollo y en sus condiciones de inserción en las redes de la economía global.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".