Nombres/personajes del exilio republicano en Chile: Winnipeg — ¿Va al paraíso? —Riñihue/Valdivia
Bibliographic record
Abstract
Desde una perspectiva interdisciplinaria, este trabajo pretende dar tres pinceladas que permitan aproximarse al fenómeno migratorio del exilio en Chile, producto de la guerra civil española. La primera, denominada «Winnipeg», se referirá, principalmente, a la hazaña realizada entre el Gobierno chileno del momento y el exilio republicano español, teniendo como protagonistas al poeta Pablo Neruda y al presidente Pedro Aguirre Cerda. La segunda, llamada «¿Va al paraíso?» e inspirada en la ciudad de Valparaíso, puerto donde llegó el Winnipeg. «¿Va al paraíso?» será, entonces, en el sentido de hacia dónde vamos… y si la llegada a esta ciudad-puerto es, definitivamente, el desembarco en un hipotético paraíso. ¿Una nueva vida en otro continente y en el paraíso? En tercer lugar, bautizada como «Riñihue/Valdivia», recurriremos a un poblado y a un lago del mismo nombre en el sur de Chile: Riñihue. Sector que queda cerca de la ciudad de Valdivia y que fue el polo donde sucedió uno de los cataclismos más violentos registrados en la historia de la humanidad. Leopoldo Castedo —quien llegó a Valparaíso exiliado en el Winnipeg— realizó el único documental conocido vinculado con este impactante movimiento telúrico: terremoto y maremoto.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".