Reseña de David Castillo y William Egginton, «What Would Cervantes Do? Navigating Post-Truth with Spanish Baroque Literature», Montreal & Kingston, McGill-Queen’s University Press, 2022, 206 pp. ISBN: 978-0-2280-0815-6
Bibliographic record
Abstract
En la senda de investigaciones recientes que, en el contexto de la crisis de los estudios literarios sobre la temprana modernidad, abogan por perspectivas más allá de los cultural studies, David Castillo y William Egginton han reunido una serie de trabajos aparecidos en revistas y colectáneas, los cuales han expandido y presentado de forma más o menos orgánica, para dar forma a este volumen.El título es un guiño a una pregunta proveniente del mundo de los comics (What Would Batman Do?), en alusión a la inteligencia del estoico superhéroe que, en un mundo en crisis, puede lidiar con todas las adversidades.Esto explicita, desde el inicio, la condición de guía que se atribuye a la obra cervantina y, por extensión, a la literatura española del siglo XVII en la actualidad.A ello se refiere el subtítulo: en el mundo de la postverdad, en que cuesta distinguir qué es realidad y qué es relato o fake news, los textos del Barroco podrían ser de gran ayuda para adiestrar al sujeto contemporáneo a cómo decodificar los discursos actuales.Esta invitación a desarrollar habilidades de lectura crítica es compartida, por ejemplo, por un libro como el reciente Knowing Fictions (2021) de Barbara Fuchs, en su análisis de la literatura picaresca, aunque con un planteamiento teórico distinto.A diferencia de este último libro, What Would Cervantes Do? toma como punto de partida el contexto histórico y cultural de la temprana modernidad, estableciendo
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.011 |
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".