AMAR EN TIEMPOS REVUELTOS. MÉTODOS DE TRABAJO Y RAZONES DE UN ÉXITO
Bibliographic record
Abstract
Amar en tiempos revueltos, serie producida por Diagonal TV y que emite Televisión \nEspañola desde hace cuatro años, es una de las series más vistas de la cadena estatal española, llegando a unos shares del 29,9 por ciento. Ente otras distinciones, obtuvo la Medalla de Plata a la mejor serie dramática en el Festival Internacional de Programas de Televisión y Promociones de Nueva York en 2007 y fue finalista en el TVFest de Monte Carlo en 2008. Próximamente, Amar en tiempos revueltos \npodrá verse en su versión original en Estados Unidos y América Latina gracias al acuerdo alcanzado entre Diagonal TV y Telemundo (propiedad de NBC Universal). En apariencia, el éxito de esta serie radica en causas perceptibles, manifiestas, como el trabajo artístico de los actores y su dirección, la escenografía, el vestuario, o unos \nguiones bien tramados y con buenos diálogos. Sin embargo, para que todos \nestos elementos puedan unirse para crear un producto de éxito, es necesaria una gestión que va más allá de lo empresarial y que está basada en la comunicación interna.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.011 |
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".