La industria cinematográfica chilena : recuento histórico a través de las revistas especializadas
Bibliographic record
Abstract
El cine, es sin duda, uno de los Medios de Comunicación y entretención favorito del mundo. Posee la cualidad de hacerte viajar con sus ideas, transformar una vida monótona y entregarle la cualidad de hacer volar tu imaginación. Los Medios de Comunicación, para Marshall McLuhan son extensiones del cuerpo, verdaderos trampolines que te permiten alcanzar lugares imposibles con la palabra. Mezclar el cine y las revistas, es extender en vínculo creado en la sala oscura, querer siempre ir más allá; saber qué ocurre al otro lado del mundo, por qué y cómo se realizan las películas, quién es el actor que interpreta a ese amado personaje y más. Si hay un medio que acompaño el desarrollo del cine en Chile, esas son las revistas especializadas. Partieron mostrando lo lejano, terminando culturizando al espectador con conocimientos que no dejan de hacer ver las películas de otra manera. Estuvieron y se reinventan siempre, así como el cine estará siempre.. .
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".