¿Qué queda para la crítica? Sobre los peligros de la inocencia en tiempos neoliberales
Bibliographic record
Abstract
Este artículo explora las implicaciones para la academia y la política de lo que llamamos apegos a la inocencia. Luego de rastrear las formas en que la inocencia aparece en diferentes corrientes del pensamiento contemporáneo, nos concentramos en cómo ella protege a individuos y grupos de confrontar nuestra profunda participación en la opresión. Esta evasión de la responsabilidad funciona, en nuestra perspectiva, como un obstáculo para comprender el poder e interactuar éticamente. El artículo también examina cómo las dimensiones reduccionistas y autoritarias de la inocencia se fusionan con la apropiación neoliberal de la política progresista en la academia y el activismo. Nos interesan los modos en que académicos y activistas son recompensados por cultivar un yo-inocente a través de intervenciones discursivas y materiales que mantienen intocadas las relaciones de poder. No son las recompensas meramente monetarias o de estatus las que perpetúan esto, sino la crisis que produce nuestra implicación personal y colectiva en la violencia que supuestamente rechazamos. Trabajando con y a través del carácter móvil de la agencia, el poder, el abuso y la justicia, exploramos qué está en juego a la hora de poder, o no, superar los apegos a la inocencia. Hacemos esto con la esperanza de delinear otro tipo de encuentro: uno que procede del reconocimiento de que la inocencia no es una condición para nuestra participación en la vida política.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".