El consumo como efecto colateral de la erosión en la cultura
Bibliographic record
Abstract
Parece que la correlación entre tecnología y el consumismo existe, pero la pregunta es si existe causalidad y en qué dirección. Este artículo académico busca argumentar que la causalidad sí existe y está originada por la limitada exposición y aceptación de la ciencia, sumada a la construcción de una cultura que cambia cada vez más rápido y que produce como resultado la hegemonía de la sociedad del consumo que se basa en “no preguntes, no pienses, solo compra”. Esto se puede entender desarrollando tres ideas: en primer lugar la manera en que se construye la cultura; en segundo lugar, conocer qué influencia tiene la ciencia, la ingeniería y la tecnología en la cultura; y, en tercer lugar, el efecto de la naturaleza humana influenciada por la mercadotecnia. Esta última es el resultado de la evolución que condujo a valorar indicadores de competencia como juventud, fertilidad y habilidad y, a su vez, cómo la mercadotecnia se ha encargado de convencernos que ahora estos indicadores se pueden comprar. Así que el humano compra indicadores para realzar las características que considera poseer y no cuenta con las defensas naturales de la cultura para cuestionar esta práctica. La tecnología, dentro de este proceso, impera tan pronto como las barreras de la razón son eliminadas. La ciencia, el escepticismo y el ejercicio de la razón en todos los individuos son la única defensa visible.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.002 |
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".