Bibliographic record
Abstract
En un período relativamente breve que coincide con los años de la globalización intensa, las grandes ciudades han devenido más que nunca en los espacios vitales de la sociedad postmoderna. Tal vez, el cambio más importante en la moforlogía de las grandes urbes haya llegado de la mano de la fragmentación de los ciudades y con la expansión de las urbanisaciones cerradas. Se podría denominar este fenómeno la ‘privatización de la esfera pública.’ Barrios cerrados representan un tipo de ‘ghettos voluntarios’. Su polo opuesto forma ‘ghettos involuntarios’ – barrios de emergencia. Según la socióloga Mariastella Svampa el modelo económico en la Argentina de los años 90 durante la presidencia de Menem trajo aparejadas consecuencias, no solamente el vaciamiento del Estado y su poder de autorregulación, globalización de la economía, sino también el aumento de las desigualdades sociales y la construcción discursiva de sujetos ‘exitosos’ o ‘perdedores.’ Estos dos polos de ‘ghettos’ son resultados de la desigualdad, del creciente abismo entre niveles sociales privilegiados y subprivilegiados. Los pobres representan un potencial peligro para ‘los ganadores’ de la – según la terminología del sociólogo britanico-polaco Zygmunt Bauman – modernidad liquida. Entonces ellos se retiran a sus ‘ghettos priveligiados,’ guarniciones extraterritoriales, amuralladas y con fuerte vigilancia domiciliaria, custodia personal, seguridad privada, patrullajes, etcétera para protegerse contra estos (asumidos) peligros. Las tramas de diferentes obras son ubicadas en barrios cerrados. Mediante los ejemplos de Claudia Piñeiros, la novela Las viudas de los jueves o la película Una semana solos de Celina Murga demuestro en qué manera el miedo de la ‘élite global’, la imagen del ‘peligroso otro’, la ‘mixophobia’ (según Bauman), la ‘cultura de diferencia y del seperatismo’ – analizados y criticados por varios sociólogos – son representados en la literatura y el cine.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".