Bibliographic record
Abstract
Ataque de varios contra uno: así define el Diccionario de la Lengua Española, la expresión chilena con que, bajo el nombre de cuadrillazo, se califica una imaginada coalición urdida por la Argentina, Perú y los Estados Unidos, para atacar a Chile. La versión se inserta en la serie de referencias, suposiciones e hipótesis que circularon en los ámbitos diplomáticos en el curso de un proceso que mostraba indicios de que los Estados Unidos se preparaba para una guerra con Chile. El antecedente inmediato de esta situación se encuadra en un grave conflicto suscitado entre los Estados Unidos y el gobierno chileno como consecuencia de un incidente que ocurre en Valparaíso el 16 de octubre de 1891. Chilenos y marinos norteamericanos se enfrentaron en una lucha que tuvo vastas proyecciones. Muchos de los que intervinieron en la refriega fueron heridos. Dos tripulantes del barco de guerra "Baltimore" resultaron muertos. La reacción del gobierno de Washington fue rápida. Se manifestó con energía y se hizo tangible en avanzados aprestos bélicos. El presidente Benjamín Harrison consideró que se había consumado un ataque inspirado en la animosidad que existía contra los Estados Unidos, por estimarse que dio sostén al derrocado presidente Balmaceda. Quedó instalado el disenso.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".