Desobediencia y relatos de filiación. Acerca de los Escritos desobedientes
Bibliographic record
Abstract
En mayo de 2017, en el contexto del fallo de la Corte Suprema de Justicia argentina mejor conocido como el “2x1” (Ley 24.390) que buscaba reducir las penas de los represores juzgados y condenados, empezaron a escucharse las voces de un colectivo denominado Historias desobedientes: familiares de genocidas por la memoria, la verdad y la justicia. La publicación en 2018 del libro Escritos desobedientes. Historias de hijas, hijos y familiares de genocidas por la memoria, la verdad y la justicia, abrió una nueva instancia en la tarea social de construcción de la memoria histórica relativa a los crímenes cometidos durante la dictadura del Proceso de reorganización nacional (1976-1983). Este trabajo se propone analizar el estatus particular que adquieren algunos de los escritos incluidos en el volumen, poniendo a prueba los límites del discurso literario de muy diversas formas. Con una mirada crítica acerca de la “ética de la restitución” elaborada por Dominique Viart, el análisis se centra en los recursos literarios y lingüísticos que verbalizan la ruptura de los lazos filiales. Estos textos, en su asumida desobediencia, dinamizan el trabajo de duelo individual y familiar en beneficio de la conciencia social postdictatorial, especialmente en los tiempos de impunidad sistémica.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".