Algunos pensamientos sobre la tormenta que se avecina en las redes sociales, el medio ambiente y la necesidad de un diálogo transformador y democrático
Bibliographic record
Abstract
Este texto presenta algunos argumentos que vinculan las redes sociales, el medio ambiente y la necesidad de un diálogo transformador, en el contexto de marcos teóricos superpuestos de la democracia. Sostengo que la manipulación de los medios y las noticias falsas no son un fenómeno nuevo, pero que el contexto de las redes sociales ha complicado la diseminación y sofisticación de los procesos hegemónicos que cubren todos los rincones del mundo. Las conspiraciones que sustentan el movimiento anti-vax, que impugnan la derrota del presidente Trump, la xenofobia y muchas otras proporcionan algunos contextos de cómo el medio ambiente es y puede ser distorsionado a través de mensajes virales, mitos urbanos, comentarios, videos, textos y otros medios dentro de un torrente de ideología anti-ciencia. El texto concluye con algunas reflexiones sobre obstáculos, implicaciones y consecuencias particulares, así como innovaciones que pueden ser útiles para hacer avanzar un diálogo significativo en relación con la agencia, la acción y el activismo ambiental.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".