Geografías Indígenas en Proceso
Bibliographic record
Abstract
Esta Sección Temática tiene su origen en un panel realizado en 2017 en el marco del congreso anual de la Sociedad Chilena de Ciencias Geográficas (SOCHIGEO), cuyo objetivo era entender el interés de la geografía para los pueblos indígenas y sus realidades espaciales en Chile, tanto como las razones sociales, políticas y académicas de las diferencias de este interés entre Chile y Argentina. Se propuso abordar este tema a través de la expresión “geografías indígenas”, para conectar las discusiones del panel con aquellas que se han desarrollado en la literatura de lengua inglesa desde la década del 2000 con la etiqueta de Indigenous geographies. Identificamos que estas geografías remiten al estudio de la relación entre pueblos indígenas y sus espacios, mientras que en otros contextos se orientan además hacia un campo de reflexión y estudio que busca descolonizar los saberes y las prácticas de investigación en contextos indígenas. Las cuatro intervenciones aquí presentadas van precedidas de una Introducción que pone los debates del panel sobre los aportes y límites de las geografías indígenas tanto en la perspectiva de las particularidades locales en Chile y Argentina, o regionales en el Cono Sur, como de los debates internacionales al respecto.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".