La “mala leche”: la Alianza para el Progreso y los rumores antiimperialistas en América Latina durante la década de 1960
Bibliographic record
Abstract
Este artículo busca estudiar la repercusión de la política alimentaria de la Alianza para el Progreso (1961–1970) a partir de un marco geográfico amplio en la región Latinoamericana. El texto explora el papel de los rumores como armas políticas en América Latina durante la década de 1960, centra su atención en el caso de la distribución de la leche en polvo donada por Estados Unidos como parte de ese programa de desarrollo, y aborda cómo su consumo generó resistencias discursivas, principalmente por grupos antiimperialistas en la región, que vinculaban la distribución de la leche con un supuesto caso de esterilización forzada. ¿Por qué fue posible presentar argumentos creíbles a favor de esta idea? La explicación parece basarse en el contexto de la Guerra Fría, en la cercanía de la experiencia cubana y la intervención contrarrevolucionaria de los Estados Unidos en la región, así como en los debates acerca del control natal. De allí surgieron teorías conspirativas sobre la regulación del crecimiento de las poblaciones latinoamericanas como mecanismo para controlar el comunismo las cuales conectaron las donaciones de leche con una supuesta estrategia de biocontrol ejercida a través de un programa de esterilización en la región.
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 | 0.001 | 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 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".