La condena inaugural de Hollywood de los trabajos forzados en el Sur estadounidense: 'La carretera del infierno' ('Hell’s Highway', Rowland Brown, 1932)
Bibliographic record
Abstract
El presente artículo tiene por objeto el estudio de La carretera del infierno (Hell’s Highway, Rowland Brown, RKO, 1932), la primera película norteamericana que denunció en la pantalla la brutalidad ejercida sobre las cuadrillas de prisioneros encadenados condenados a trabajos forzados en los campamentos del Sur de Estados Unidos. Se trata de un largometraje desconocido y muy poco estudiado por los analistas, debido a que fue eclipsado por el sensacional estreno posterior de Soy un fugitivo (I Am a Fugitive from a Chain Gang, Mervyn Le Roy, 1932), de Warner Bros. Como resultado, tampoco se conoce que, al igual que este último, ilustra también un caso real, el de Arthur Maillefert, un joven recluso asesinado en el campo Sunbeam de Florida, en junio de 1932, dentro de una “caja de sudor” (sweat box). La investigación prestará especial atención a la representación fílmica de estos hechos reales y demostrará el alto grado de veracidad de las imágenes de la cinta a través de la consulta de numerosos textos del periodo y fotografías de la época. Lamentablemente, también se constatará que su influencia en promover una reforma de las penitenciarias del Sur fue inexistente.
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 | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".