Bibliographic record
Abstract
Este trabajo propone la hipótesis de que, de manera semejante a lo que ocurrió con la novela en el siglo pasado, el cuento como género literario está, en el siglo XXI, reuniendo consensos y acercando escritores de regreso a ese proyecto cultural que denominamos Latinoamérica. Para defender esta conjetura, este trabajo empieza por exponer una aparente paradoja: a pesar de la aun presente posición subalterna del cuento en relación a la novela —notada en la crítica y en la industria editorial—, la sólida tradición cuentística latinoamericana viene creando en este nuevo siglo un grupo cada vez más amplio de lectores y autores del género; me baso, para demostrarlo, en argumentos de Cortázar, Ricardo Piglia, Lauro Zavala, Ignacio Padilla y Andrés Neuman. En un segundo momento, se busca traer como estudio de caso a la cuentista ecuatoriana María Fernanda Ampuero y su modelo de mediación narrativa con la realidad del continente. Sus dos libros, Pelea de gallos (2018) y Sacrificios Humanos (2021), ambos publicados por Páginas de Espuma, editorial española enfocada muy especialmente en este género literario, pueden ayudar a enfatizar ciertos argumentos sobre el crecimiento y desarrollo del cuento y de su relación muy particular con ciertos contextos marginalizados que, en este siglo, se han tornado tópicos literarios: el cuerpo como territorio, el colonialismo interno y la violencia social creciente.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".