Estado, violencia, violencia de Estado. Una panorámica sobre el continente americano, en la segunda mitad del siglo XX
Bibliographic record
Abstract
La Revista Universitaria de Historia Militar (RUHM) es una publicación científica semestral de alcance internacional dedicada a los estudios de la guerra, la violencia, el mundo militar y el orden público. De hecho, es la primera revista del mundo hispanohablante que dentro de este ámbito se rige por un sistema de evaluación por pares. La RUHM está abierta a la recepción de monográficos, artículos, ensayos bibliográficos y reseñas donde lo militar y/o la guerra en sus múltiples aspectos pongan el escenario u ocupen un lugar central en el análisis, con especial predilección por aquellos trabajos que se enmarquen en las coordenadas propias de la historia social y cultural. No hay restricciones ni por lo que respecta al marco temporal y espacial: la revista acepta trabajos desde la Prehistoria hasta la actualidad, y al mismo tiempo está interesada en abrir al máximo el espectro de escenarios geográficos objeto de estudio. La RUHM tampoco plantea limitaciones por lo que respecta al enfoque metodológico, siempre y cuando los textos se muevan en las perspectivas y debates más avanzados dentro de su campo. En este sentido, son bienvenidas las contribuciones desde el campo social, cultural, económico, político, militar, diplomático-internacional o de género, incluyendo los análisis desde perspectivas comparadas, transnacionales y globales. El objetivo de la revista es promover el diálogo entre expertos y expertas de diferentes partes del globo y con distintas tradiciones académicas a sus espaldas, de manera que cada número ofrezca una muestra actualizada de los principales avances en los campos de la historia militar y los estudios estratégicos. En última instancia se trata de poner en valor los estudios de la guerra e integrarlos dentro de los principales debates e inquietudes de la comunidad académica hispanohablante.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".