Diversidad cultural, desigualdades y democratización en América Latina
Bibliographic record
Abstract
Aunque hoy la idea del reconocimiento de la diversidad cultural, sobre todo en relación a las poblaciones originarias de América Latina, parezca obvia en su realidad y potencialidad, debemos recordar que durante la transición democrática de los años ochenta se imponía aún la visión de naciones homogéneas. ¿Se ocultaban así las fracturas que subyacen al principio nacional, igualador abstracto y negador concreto de asimetrías de clase, género y etnicidad? Por supuesto, y tales injusticias básicas persistían desde el nacimiento mismo de los Estados, escapando, década tras década, a la atención de izquierdas y derechas, de republicanismos y populismos, infaliblemente convocados por un supuesto «interés nacional» superador de diferencias. Sin embargo, en la actualidad, esa perspectiva es cuestionada por la pluralidad de voces que, desde las comunidades locales y en nombre de identidades nuevas o largo tiempo soterradas, buscan manifestarse, hacerse escuchar por el poder institucional y ganar en autonomía. Este volumen reúne trabajos de distinguidos especialistas que se abocan a examinar esta problemática a través de casos contemporáneos, poniendo de relieve, por ejemplo, los vínculos entre indigeneidad y política, los desafíos de la participación ciudadana y el reconocimiento constitucional de la plurinacionalidad.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".