Bibliographic record
Abstract
Una imagen fulgurante: Salvador Allende, desde la tribuna del Estadio Nacional, con las masas inmensas y vibrantes de la Unidad Popular como testigos, pronuncia, súbitamente tenso, las pesadas palabras de lo que sabemos que es una tragedia: “Sólo acribillándome a balazos podrán impedir mi voluntad, que es hacer cumplir el programa del pueblo”. Estamos en el 2 de diciembre de 1971: estas palabras son una réplica y un desafío al adversario, al mismo tiempo que un compromiso solemne ante la asamblea de la izquierda chilena. Luego viene el choque de las armas, el 11 de septiembre de 1973. El fuego, las casas derruidas, los escombros, la carnicería; el horror del golpe de estado. Asistimos a la ejecución metódica de una operación militar cuidadosamente planificada. Todas las fuerzas convergen en la Moneda en llamas, donde sabemos que, con las armas en la mano, cayó el presidente Allende. Acribillado a balazos. Así empieza La espiral que, desde el comienzo, captura al espectador por las características que hacen de él un gran film político y, se puede decir, un gran film a secas.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.375 | 0.142 |
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".