Bibliographic record
Abstract
¿Se puede escribir un buen libro académico cuando se percibe que la rabia es lo que ha llevado al autor a escribir el libro? Esta es una pregunta que surge al leer el libro “Repensar la salud global. Marcos de poder”[1], pues la autora habla explícitamente de cómo comenzó su rabia hacia la inequidad (p. 72) y de cómo de alguna manera todavía sigue teniendo esta rabia (p. 93). La respuesta a dicha pregunta la podrá tener el lector al finalizar el libro, después de leer relatos como este durante la epidemia del cólera en Haití hablando de personas siendo atendidas en tiendas de campaña al aire libre: “Se hicieron agujeros en la base de los colchones para que el signo revelador del cólera, la diarrea constante e implacable, pudiera manejarse más fácilmente sin tener que trasladar a los pacientes” (p. 79). Lo cierto es que la doctora Rochelle Burgess dice que escribió este libro con la esperanza de llevar al lector en un viaje para iluminar la complejidad de cómo funcionan las dinámicas de poder en el ámbito de la salud global desde la posición de una psicóloga de salud comunitaria, en cuyo ejercicio profesional encontró su insatisfacción con la salud global.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.016 |
| Open science | 0.001 | 0.013 |
| Research integrity | 0.008 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".