“Nosotros o los Otros”.
Bibliographic record
Abstract
El atentado del 11 de septiembre de 2001 marcó un punto de inflexión en el posicionamiento global frente al fenómeno del terrorismo islámico. En este sentido, Estados Unidos inició una política de “guerra total” a Al Quaeda e invadió Afganistán e Irak, derrocando a ambos gobiernos con el objeto de instaurar sistemas democráticos en la región. Como consecuencia, la lucha contra el terrorismo se convirtió en uno de los principales temas de la agenda de la Potencia del Norte, influyendo no solo en el posicionamiento de los distintos actores del sistema internacional sino también en las relaciones entre Estados Unidos y el resto de los países del mundo, entre ellos Argentina. El objetivo del presente trabajo es realizar un estudio comparado de los discursos y documentos de los Poderes Ejecutivos de Estados Unidos y Argentina frente al Terrorismo, entendiendo el 11 s como un parteaguas que permite señalar rupturas y continuidades, así como la construcción del otro como enemigo y la configuración de un nuevo sistema de alianzas. Para ello, centraremos atención en los discursos de Bill Clinton, George Bush, Carlos Menem y Néstor Kirchner que aluden a la problemática. Los mismos serán abordados a partir de la utilización de herramientas metodológicas del Análisis del Discurso, así como también se realizará un abordaje de los imaginarios que subyacen en las distintas construcciones identitarias elaboradas por los actores mencionados.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".