¿Cómo no tener que saber? Tecnicismos jurídicos y delitos flagrantes en Santiago, Chile
Bibliographic record
Abstract
Resumen Sobre la base de información recolectada en tribunales de primera instancia y en una unidad del Ministerio Público en Santiago, Chile, en este artículo se explora la manera en que el sistema de justicia penal trata los delitos considerados “flagrantes.” Citando literatura sobre tecnicismos jurídicos, describo cómo los delitos flagrantes se construyen a través de prácticas que hacen posible para los actores involucrados evitar referirse directamente a los supuestos hechos. Desde su identificación en las calles por parte de policías a su asignación a otra unidad del Ministerio Público, los delitos flagrantes se definen por una manera específica de aproximarse a los supuestos hechos, la que consiste en prácticas organizacionales y documentales específicas. Estas prácticas contrastan con el rol marginal de la detención “en flagrancia” según el Código Procesal Penal. Como un tecnicismo, el carácter flagrante del delito expresa ciertas suposiciones epistemológicas respecto a cómo determinar lo que pasó y lo que exactamente lo constituye. Más específicamente, el carácter flagrante expresa suposiciones sobre lo que, por el momento, no puede ser sabido y puede, por tanto, ser ignorado a través del proceso burocrático y judicial.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".