Análisis de la arquitectura naval de una chalupa ballenera
Bibliographic record
Abstract
El hallazgo de los restos arqueológicos de la chalupa ballenera vasca más antigua del mundo es un acontecimiento sin parangón que ha motivado la realización del presente trabajo. Mediante herramientas informáticas modernas se ha pretendido analizar esta embarcación para corroborar su tan afamada reputación. Para ello, me he apoyado en la réplica que en 2004 construyeron en el astillero guipuzcoano Albaola. En primer lugar, se presenta la pequeña embarcación a bordo de la cual unos valientes vascos plantaban cara a la más temible de las criaturas. Se enmarca la chalupa bajo el contexto de la rentable industria ballenera del siglo XVI en el Atlántico y se explica el por qué de estas expediciones tan arriesgadas. Seguidamente, se detalla el proceso de caza en sí, matizando qué especies de ballenas eran el objetivo de los balleneros vascos y cómo era la secuencia de caza. Después, se pasa a analizar de forma preliminar el plano de formas confeccionado por los arqueólogos submarinos de Parks Canada, para más tarde construir fielmente un modelo en tres dimensiones utilizando el programa de diseño asistido por ordenador Rhinoceros. A partir de este modelo se intenta comprender cómo se construían las chalupas en el siglo XVI, y para ello se alude a la figura del carpintero de ribera. Llegados a este punto, se expone la precaria reglamentación que engloba a las embarcaciones tradicionales, y en especial a las réplicas. Por último, teniendo ya el lector una visión global de la chalupa, se plantean diferentes situaciones de carga cruciales de estabilidad y flotabilidad en el proceso de caza, con las que realizar un análisis personalizado mediante el programa de arquitectura naval Maxsurf. A partir de los resultados obtenidos según la propulsión de la chalupa (a remo o a vela) o en el momento del arponeo final, se intenta justificar el diseño intencionado del carpintero de ribera, así como verificar las buenas prestaciones de la chalupa.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".