Bibliographic record
Abstract
Los familiares de las 30 000 personas desaparecidas durante la última dictadura cívico-militar argentina han luchado durante décadas por la verdad y la justicia, a pesar de enfrentar obstáculos políticos y legales, y rechazo social. Su situación cambió en 2003 cuando el presidente Néstor Kirchner declaró su solidaridad por la generación diezmada e inició un giro político que alentó el diálogo artístico sobre el tema. Desde entonces los hijos de personas desaparecidas reflexionan sobre la tragedia familiar y la lucha por la justicia, acercándose al tema con una nueva perspectiva caracterizada por una distancia de los hechos históricos, y por la aparición de un tono lúdico.Este estudio explora Diario de una princesa montonera – 110% verdad de Mariana Eva Pérez y el espectáculo Montonerísima, escrito y representado por Victoria Grigera. Ambas tratan su situación con humor irreverente. Nuestro análisis parte de una reflexión sobre las condiciones sociales y culturales bajo las cuales introducen la risa a este tema tan sombrío. En materia teórica referimos a Gabriel Gatti para entender cómo estas narrativas están construidas en la ausencia del sentido y finalmente describimos cómo este humor constituye una estrategia para asumir la tragedia, construir memorias y delinear la identidad de estas artistas.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".