Memorias del presente: diálogos necesarios. Diálogo 1 con Tomás Labrador
Bibliographic record
Abstract
En tiempos de pandemia, crisis y distanciamiento social, el Observatorio de Derechos Humanos (DD.HH.) del Área de Derechos Humanos de la Universidad Nacional de Rosario, presenta un ciclo de entrevistas a referentes de organismos de DD.HH. de la ciudad de Rosario con el objetivo de aportar a la lucha por el sentido del pasado, disputa en clara conexión con los desafíos de nuestro presente y los proyectos a futuro. Aunque han trascurrido varias décadas desde el golpe de Estado de 1976, las asimetrías profundizadas por dicho proceso se sienten hoy en día y constituyen un fuerte límite para el porvenir. En este sentido, el espacio de la memoria, planteado de forma colectiva, se convierte en un espacio vivo de lucha política. Las entrevistas orales que integran este ciclo vienen a complementar y brindar nuevos datos sobre las historias de vida y sobre las organizaciones de DD.HH. de la ciudad para que, de esta manera, no solo resuenen una pluralidad de voces, sino también una variedad de tonos. Hay una historia de la subjetividad, de la manera en la que el sujeto hace la experiencia de sí mismo en un juego de verdad que es importante recuperar y poner en valor. \n \nEl ciclo inicia dialogando con Tomás Labrador, militante de la agrupación HIJOS de Rosario. La entrevista se realizó en mayo de 2021.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".