Bibliographic record
Abstract
¿Individualismo o comunalismo?Esta es una pregunta muy importante sobre cómo las sociedades pueden vivir, desarrollarse, trabajar y resolver problemas.A lo largo de la historia, se ha reflexionado sobre este tema desde los puntos de vista filosófico, sociológico, antropológico, psicológico, político, económico, e incluso, teológico o espiritual.Quizás no encontremos ninguna solución y parecen pocas las posibilidades de conciliar estos dos conceptos.Hoy, con el libro de Carolyn Smith-Morris, que se titula en español Comunalismo indígena, abordamos la cuestión desde la experiencia de las comunidades indígenas.En esta línea, la autora señalará varias veces que no podemos entender plenamente el comunalismo sin tener en cuenta el individualismo.En sus propias palabras, se refiere a que su objetivo fue "iniciar un esfuerzo de atención más abierto a lo individual y lo comunal juntos, encapsulando (sin resolver) las tensiones que crean las sociedades humanas, y valorar el comunalismo indígena como la característica central de la indigeneidad que es" 1 (Smith-Morris, 2020: 136).La doctora Smith-Morris es la actual presidenta de la Junta Directiva de la Sociedad de Antropología Médica.Es antropóloga médica, experta en el estudio de enfermedades crónicas y complejas desde el punto de vista de las ciencias sociales, en investigación cualitativa y con métodos mixtos, incluido el trabajo participativo comunitario y domiciliario, y en salud de minorías e indígenas.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.180 | 0.040 |
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".