Álbum de familia: escritura del trauma y memoria fotográfica en narraciones argentinas recientes
Bibliographic record
Abstract
Las fotografías han ocupado un lugar central en los reclamos de verdad justicia de los familiares de víctimas del terrorismo de Estado en Argentina y en su lucha por mantener viva la memoria. Este artículo analiza el uso de la fotografía en tres relatos “auto/biográficos” recientes: Diario de una Princesa Montonera –110% Verdad– de Mariana Eva Pérez (2012); ¿Quién te creés que sos? de Ángela Urondo Raboy (2012) y Aparecida de Marta Dillon (2015). En los tres casos, la fotografía se erige como objeto “mágico”, al que se aferra la memoria para reconstruir, a partir de ese instante congelado, toda una historia de vida familiar. Las fotos circulan de texto en texto y forman una especie de “álbum de familia” en el que las imágenes vienen a reponer la presencia de quienes ya no pueden dar cuenta de ellas en primera persona. Leer los usos que cada texto hace de los registros fotográficos puede ser una manera de comprender proyectos de escritura singulares que apuntan a recomponer una memoria que transita entre lo privado y lo público, entre los lazos rotos de la afectividad doméstica y familiar, y aquellos otros que se tienden en las luchas colectivas por la memoria.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".