El necropoder del imperio de la ley: la gestión de la muerte en el primer mundo norteamericano
Bibliographic record
Abstract
El artículo desarrolla las nociones de necropoder del imperio de la ley y la gubernamentalización necropolítica del Estado como formas específicas de necropoder en América del Norte. A partir de la gubernamentalidad de Achille Mbembe y Michel Foucault, la investigadora afirma que en países del tercer mundo como México, el poder estatal se entrelaza con las organizaciones criminales. La fusión del Estado criminal da como resultado instituciones y políticas para la administración de la muerte, lo que a su vez conduce a la reproducción de la acumulación ilegal de capital, la gubernamentalización necropolítica del Estado. Además, basándose en interpretaciones diversas del necropoder en el primer mundo, la autora sostiene que Estados Unidos y Canadá imponen su poder soberano de matar no por encima o por debajo de la ley, sino a través de ella. Los países del primer mundo de América del Norte utilizan marcos legales para acumular capital a través de actividades que producen muerte en geografías y espacios específicos a partir de nacionalidad, etnia, raza, clase y género. El capítulo llama a éste necropoder del imperio de la ley. El terreno común en ambos tipos de necropoder es la muerte lucrativa.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".