Bibliographic record
Abstract
En una de las muchas entrevistas que a lo largo de los anos han hecho al poeta Luis Garcia Montero, le preguntaron como se puede escribir poesia en Granada bajo el peso de la figura (que no de la estatua) de Federico Garcia Lorca. La respuesta que recuerdo es que ese peso no debe ser tomado nunca como una carga, sino como un aliciente que nos eleve, que nos haga crecer leyendo y aprendiendo de su palabra mientras buscamos una voz propia y creamos nuestra propia obra. Sin haber planteado a Ali Calderon una pregunta parecida, podemos deducir leyendo su obra que su respuesta no se habria alejado mucho de la que acabamos de citar. Ser un «joven poeta mexicano» requiere el triple de energia para emerger a la superficie de la que necesitaria cualquier poeta de su generacion en muchos otros paises: energia civica para soportar el peso de un pais que vive instalado en una violencia permanente desde hace anos y en el que escribir poesia sea un gesto de protesta, una manera de ver el mundo alrededor sin sentirse incomodo por hacerlo a traves de los versos, sino reconfortado porque, como el mismo dice, «en 1490, los sabios del mundo nahuatl se reunieron para dar respuesta a una pregunta esencial: ?que vale la pena en el mundo?», Esos sabios, llamados tlamatinime, llegaron a la conclusion de que unicamente valen la pena «las flores y los cantos», es decir, la poesia.». Se necesita una aportacion extra de energia vital para que la juventud no pierda la esperanza de un futuro
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".