Bibliographic record
Abstract
El problema de la sustentabilidad no es solo cuestión de recursos, tecnología, ciencia o ingeniería.Es también un problema ético y, en última instancia, de conocimiento.Por lo tanto, sin una dimensión ética nada resulta sustentable.El ecólogo Paul Sears escribió que la conservación "no es una materia propiamente tal… [si no que es] una actitud moral" (1949 [1935], p. 176).Aquello que valoramos depende de lo que somos, de lo que sabemos y del modo en que obtenemos ese conocimiento.Comúnmente nos orientamos a través de percepciones sensoriales tales como: olor, oído, tacto, vista y sonido -aquello que Wilfrid Sellars (1962, pp.6 y 20) denominó la evidente imagen del mundo que a diario encontramos, distinta de la imagen científica y teorizada sobre partículas subatómicas, campos electromagnéticos, ondas de luz y sonido con todas sus interacciones, y de las cuales no somos conscientes.La mayor parte del tiempo los seres humanos nos percibimos como sujetos sensibles que tocan, olfatean, escuchan y, sobre todo, observan el mundo de otros, sean estas personas, animales, plantas, o también objetos como herramientas, mesas, piedras o el suelo.En este trabajo me pregunto: ¿Qué nos sucede cuando conocemos el mundo a través del sonido?¿Qué pasaría si le diéramos un lugar de privilegio a los mundos sonoros, en lugar del mundo de los objetos, grupos sociales o textos?Dicho de otra forma, ¿Qué sucede en esos momentos de ontología sonora cuando nuestras sensaciones, nuestro ser y nuestro conocer se centran en los sonidos?Si prestamos atención a cómo nos sentimos y de dónde viene lo que sabemos, ¿cómo podríamos reformular Sustentabilidad y ecología del sonido...
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".