Practicar el asombro: Una entrevista con Andrea Ballestero alrededor de su libro “Una Historia Futura del Agua”.
Bibliographic record
Abstract
Andrea Ballestero es profesora asociada de antropología en la Universidad de Rice en Houston. Su trabajo busca entender las relaciones entre ética y técnica en espacios en los que es imposible separar la realidad en compartimentos delimitados por divisiones disciplinares. Así, se ha enfocado en comprender prácticas en las que se funden aspectos legales, económicos, y tecno-científicos, dando forma a lo que es posible en el mundo, pero también abriendo espacios cotidianos para la expresión de aspiraciones éticas para el futuro. En los últimos años, se ha centrado en estudiar el agua en sus múltiples formas, siguiéndola desde acuíferos hasta espacios burocráticos en los que se decide su futuro. Su primer libro, “Una Historia Futura del Agua” (A Future History of Water) explora la forma en la que se producen constantemente distinciones entre el agua como derecho fundamental y el agua como mercancía. Basado en trabajo de campo con funcionarios estatales, activistas y políticos en Costa Rica y Brasil, el libro gira en torno a cuatro artefactos técnicos: una fórmula, un índice, una lista, y un pacto. Usando el asombro como lente metodológico, el libro explora la forma en la que estos artefactos llevan inscritas ciertas posibilidades de futuro, incluso mientras parecen replicar estructuras del presente.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".