Bibliographic record
Abstract
La memoria histórica forma parte del patrimonio de la humanidad desde finales del siglo XX. En España permanecen aún los nefastos recuerdos de la Guerra Civil de 1936-1939 y sus secuelas. Frente a este conflicto domina, al principio del siglo XXI, la oposición entre dos ideologías: la “desmemoria” y la urgencia de elucidar el pasado para lograr encontrar la verdad. Los novelistas españoles han abundado en escribir sobre la guerra fratricida y el Franquismo desde su mismo principio, pero de manera insistente desde principios del presente siglo. La Ley de la Memoria Histórica, promulgada en el 2007, permitía revisar todos aquellos años difíciles de la historia del país y ha sido un excelente incentivo para los narradores. Un centenar de autores, muchos de ellos entre los de mayor renombre en la novelística actual, adoptaron una estrategia narrativa poco usada antes: la metaficción en todas sus variantes, desde la más sencilla, como la del texto o libro encontrado, hasta la más compleja, jugando entre la realidad y la ficción, y arrastrando al lector a un laberinto a veces casi inextricable. Basándome en los críticos más conocidos sobre el género analizo las novelas de más relieve escritas en España desde el año 2000.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.004 |
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".