Bibliographic record
Abstract
organizado por Luciano Acosta, Maia Bradford, Mariano Quirós, Noelia Carbó y Pablo Black, realizó su séptima edición los días 9 y 10 de junio de 2023.Caracterizada por su actitud inquieta, impredecible, "muchas veces plaga y muchas en riesgo" la Mulita siempre busca incomodar en la zona dondehabita.Con ese mismo espíritu, el festival, que toma el nombre de su homónimo acorazado, este año presentó una amplia propuesta literaria, artística y cultural para celebrar, difundir y defender la capacidad creativa y creadora de autores de nuestra región y todo el país.La necesidad de visibilizar a través de la palabra escrita o recitada, de la pintura en diversos soportes o de la escenificación, surge cuando hay algo para contar o mostrar, y si a ese deseo se lo conjuga con realidades, vulnerabilidades e historias aparece el arte como punto de fuga, alivio e incluso, como espacio de contención.A pesar de que es habitual la consideración de la literatura -y el arte en general-como una actividad que no reviste un fin práctico, inmediato y tangible, -y más en la actualidad con el avance de sectores ultrapragmáticos-, año tras año, distintos autores y artistas, con renovado espíritu, intentan dar respuesta a interrogantes como ¿por o para qué reunirse a festejar el uso organizado y sistemático de la imaginación?Esa pregunta como punto de inicio, además de ser una trampa, profundiza la molestia como necesidad.Así nació el festival Mulita como una "propuesta literaria y cultural con la convicción de que en nuestra región existe una literatura potente y de una belleza singular, que merece ser celebrada y difundida" en todo momento.En esta edición, con un clima de festejo e intimidad, se desarrollaron actividades relacionadas con talleres de escritura y lectura, paneles, muestras de fotos, exposición de pinturas, performance de inmersión y presentación de músicos y DJ locales.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".