El retorno de lo político: la contribución de Carl Schmitt a las criminologías críticas (The Return of the Political: Carl Schmitt’s Contribution to Critical Criminologies)
Bibliographic record
Abstract
Este artículo postula que el estudio de la violencia política y el conflicto armado contribuye a la teoría de la criminología crítica al proponer el análisis del concepto de ‘lo político’ de Carl Schmitt, como una alternativa frente a conceptualizaciones más típicas de la política (i.e. –poder- Weberiano, la -lucha de clases- Marxista o la –dominación- Foucultiana). En mi opinión estas últimas conceptualizaciones diluyen la política en la esfera económica, social y cultural, dado que casi todo puede presumirse como un tema de poder, dominación o lucha de clases, mientras que el enfoque del autor escogido destaca los límites del ámbito político, permitiendo a la vez la creación de conexiones y enlaces interpretativos con otros ámbitos de la sociedad. El concepto de ‘lo político’ ha abierto nuevas vías para aquellos que investigan temas de crimen de Estado, atrocidades masivas y daño social. Es más, puede revigorizar la denuncia, propia de la criminología crítica, del Estado, sus aparatos de control social (como el sistema de justicia penal) así como otros modos de gobernanza subrayando el carácter destructivo del sistema de justicia penal y de otras formas similares de control social.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.009 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".