Bibliographic record
Abstract
En este artículo, se contrapone la memoria al olvido. Se afirma que el olvido no es ni aleatorio ni universal, sino que está regulado en cada estado de sociedad. La memoria colectiva se puede estudiar, por tanto, como una “administración colectiva” del olvido. Tomando como punto de partida la pregunta sobre cómo lo gestionan las sociedades, se propone un esbozo de esta particular historia. El objetivo de la propuesta es, por lo tanto, aprehender por medio de qué fenómenos las sociedades producen o imponen el olvido, cómo lo regulan, cómo se adapta a él, o cómo lo niegan. En el artículo, se describen algunos regímenes por medio de los cuales las sociedades funcionan con la amnesia, la represión, el borramiento y la obliteración del pasado. Se presentan, por un lado, distintos modos por los que las sociedades buscan instaurar olvidos y, por otro, se esbozan algunas técnicas contra el olvido. Se apunta de esta manera a mostrar que las culturas de las sociedades pueden ser analizadas y periodizadas en términos de regímenes de lo memorable que son, de hecho, regímenes de borramiento y de olvido.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.004 |
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".