El odontograma como articulador de afectos: una aproximación etnográfica más allá de la representación
Bibliographic record
Abstract
Introducción: este artículo ofrece una exploración empírica y conceptual del odontograma, un dispositivo usado cotidianamente en la práctica odontológica para evaluar el estado dental. Se tomaron como base los aportes del “giro ontológico” y algunos de las propuestas más recientes de las teorías del afecto para reflexionar más allá de las concepciones epistemológicas de la representación. El propósito del texto es comprender las relaciones materiales, corporales y afectivas puestas en acción en la formación odontológica en relación con el odontograma. Materiales y métodos: se tomó como caso de estudio un programa de educación odontológica ubicado en una ciudad intermedia de Colombia, particularmente lo ocurrido en prácticas clínicas y en reuniones de profesores. Para el análisis, se partió de la noción de “momento etnográfico” propuesta por Marilyn Strathern. Resultados: se encontraron diversas situaciones que muestran la capacidad que tiene el odontograma para articular afectos, tales como, discutir convenciones, diligenciar con lápiz los formatos de la historia clínica, mover la silla de la unidad odontológica para ver los dientes, secar con la jeringa triple, explicar diferencias sutiles entre anatomía y patología y evaluar los odontogramas hechos por los estudiantes. Conclusiones: la relación entre la boca del paciente y el odontograma es compleja y de mutuo exceso, lo cual posibilita una experiencia más rica de los dientes. Finalmente, se dejan abiertas preguntas especulativas sobre las posibilidades del odontograma en la búsqueda de desdibujar los límites entre lo biológico y lo social.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".