Bibliographic record
Abstract
A finales de los años sesenta el cine cubano mostraba su primer héroe popular: Juan Quin Quin. Este personaje que progresivamente iba pasando de campesino pícaro a guerrillero comprometido con la liberación del pueblo debía mostrar el corazón de la revolución. Este modo de representación estaba en perfecta consonancia con las directrices marcadas por ICAIC según las cuales los cineastas cubanos tendrían que responder a la política de la revolución en cuanto a la creación de un nuevo paradigma cinematográfico. Cuatro décadas después, otro tipo de representación del héroe popular aparece en la gran pantalla. El nuevo Juan no lucha al lado del pueblo, al contrario le aplasta la cabeza con un remo. El pueblo es ahora una masa de zombis que deambulan por las calles de la Habana desafiando el orden establecido por la revolución. La acción, el desinterés y el amor por la patria del primer Juan se sustituyen por la ociosidad, el oportunismo y el amor personal del segundo. Sin embargo, ambos héroes comparten una actitud lúdica en sus respectivas luchas contra los enemigos de Cuba. El artículo examina las continuidades y rupturas en las representaciones de la realidad social de Cuba en relación con la expectativa de lo que “debe” abordar un filme producido en el marco de la revolución.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".