La realidad de los monumentos arqueológicos en el Perú: una perspectiva desde Tambo Viejo
Bibliographic record
Abstract
En el Perú tenemos el privilegio de contar con una enorme riqueza de monumentos arqueológicos que se encuentran dispersos a lo largo y ancho del país. Sin embargo, a lo largo de los tiempos no hemos logrado conocer cómo hacer uso efectivo de esta riqueza, mucho menos cómo preservarla para las futuras generaciones. En su lugar, somos observadores pasivos de cómo los monumentos arqueológicos permanecen en el olvido y en abandono, o en efecto, son arrasados bajo el pretexto del “desarrollo” y “progreso.” Nuestra historia no escrita desaparece frente a nuestros ojos y no tenemos la voluntad siquiera de frenar la destrucción. La historia del sitio arqueológico de Tambo Viejo del valle de Acarí que aquí discuto, posiblemente, también es la historia de muchos otros monumentos arqueológicos, una historia desalentadora y decepcionante. Con la reflexión que aquí se presenta, tal vez se pueda empezar a recapacitar y buscar soluciones que permitan salvaguardar a los sitios arqueológicos. Estoy convencido que podemos hacer más, y debemos hacer más.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".