VOCES ACADÉMICAS. EL NARCOTRÁFICO COMO PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
Bibliographic record
Abstract
EL NARCOTRAFICO COMO PROBLEMA DE INVESTIGACION, ES EL TEMA DE LA COLABORACION DE SILVIA ELENA VELEZ QUERO, DEL CENTRO DE INVESTIGACIONES SOBRE AMERICA DEL NORTE (CISAN), EN LA SECCION VOCES ACADEMICAS. DICE QUE LAS MULTIPLES VERTIENTES DE DICHA INVESTIGACION PRESENTAN RETOS PARTICULARES MUY ATRACTIVOS DESDE LAS DIFERENTES DISCIPLINAS, NO UNICAMENTE LA SOCIOLOGIA, LA MEDICINA, EL DERECHO Y LAS RELACIONES INTERNACIONALES. COMENTA QUE DESDE SU INTERES PERSONAL HA TRATADO EL NARCOTRAFICO EN FUNCION DE LAS RELACIONES ENTRE MEXICO, ESTADOS UNIDOS Y CANADA, PARA ANALIZAR PARTICULARMENTE LAS POLITICAS ANTINARCOTICOS DE DICHOS PAISES, BUSCANDO CONTRASTARLAS PARA CONOCER SU PERTINENCIA, DIRECCION Y EFICACIA A LA LUZ DE SU PROPOSITO MANIFIESTO DE ACABAR CON EL FLAGELO DE LA DROGA. ANADE QUE DURANTE VARIOS ANOS DE ESTUDIO HA ENCONTRADO QUE, BAJO LAS DIRECTRICES DE LAS POLITICAS ANTIDROGAS ACTUALES, CUYO SENTIDO EXPLICITO HA ESTADO VIGENTE DESDE HACE YA CASI UN SIGLO (1914), ESO ES IMPOSIBLE DE CUMPLIR. SE INTENTA APLICAR UNA MISMA RECETA PARA TODO EL MUNDO CUANDO LAS CONDICIONES DEL ASUNTO EN CADA PAIS/REGION, SON HARTO DIFERENTES Y PRESENTAN SINGULARIDADES IRREPETIBLES EN CUANTO A UBICACION GEOGRAFICA, EL ESTADIO DE DESARROLLO SOCIAL, POLITICO Y ECONOMICO Y AL ENTORNO CULTURAL DONDE TIENE LUGAR UNA PARTICULAR EXPRESION DEL PROBLEMA EN CUESTION. DESPUES DE ANALIZAR LAS DIFICULTADES QUE ESTE TEMA PRESENTA, LA INVESTIGADORA DEL CISAN CONCLUYE QUE LA POLITICA ANTIDROGAS ES EQUIVOCADA, IMPUESTA POR ESTADOS UNIDOS Y ACEPTADA POR EL GOBIERNO MEXICANO. ASEVERA QUE ESTA POLITICA NO BENEFICIA A LOS MEXICANOS Y TAMPOCO A LA POBLACION ESTADUNIDENSE. TAL VEZ A SU GOBIERNO SI -INDICA-, PORQUE LA EMPLEA COMO MEDIO DE PRESION E INTERVENCION INTERNACIONAL O COMO MEDIO PARA QUE SUS POLITICOS CONSIGAN VOTOS PRETENDIENDO SALVARNOS.
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 | 0.019 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.006 |
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".