Paz-Mackay, María Soledad : historia, memoria y novela en la Argentina de la posdictadura, la cuestión de la responsabilidad extendida, Buenos Aires : editorial Biblos, 2017.
Bibliographic record
Abstract
En este volumen, María Soledad Paz-Mackay reflexiona sobre las representaciones literarias de la responsabilidad civil respecto a la violencia y los crímenes de lesa humanidad perpetrados durante la última dictadura militar argentina. Su corpus está compuesto por cuatro novelas: Villa (1995) y Ni muerto has perdido tu nombre (2002) de Luis Guzmán, Dos veces junio (2002) de Martín Kohan y El secreto y las voces (2002) de Carlos Gamerro. El análisis parte de una importante discusión sobre la relación entre dos nociones esenciales a cualquier discusión sobre el pasado reciente de Argentina: memoria colectiva e historia. Así, el andamiaje teórico está compuesto de las propuestas más destacadas en el campo de los estudios sobre la memoria (Nora, Ricoeur, Todorov, Jelin, Sarlo y Hawlbachs, entre otros) y las teorías sociocríticas de Marc Angenot sobre el discurso social como representación de un contexto determinado. Es a partir de las propuestas de Angenot que la autora explica “los cambios producidos entre las reglas discursivas que devienen en la relación de complemento entre historia y memoria; y por el otro lado, [fundamenta] la conexión entre historia y memoria con la ficción” (47).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".