Bibliographic record
Abstract
El proceso creativo de esta historia tiene dos etapas de desarrollo. La primera corresponde a la \nidea inicial. En el 2007, siendo estudiante de escritura de guion en Montreal, encontré un \nartículo sobre el pueblo de Pomuch en México: en vísperas al día de Todos los santos, sus \nhabitantes abren las tumbas del cementerio y limpian los huesos de sus difuntos. En ese \nentonces me impresionó el contraste entre esta tradición y el mundo que conocía, me pareció \nuna imagen casi fantástica. Vivía en un barrio montrealés ordenado y silencioso y no conocía \na otros latinos. Me pregunté qué pasaría si algún peruano quisiera reproducir un rito tradicional \nen los camposantos de Canadá. Escribí mi primer guion sobre una mujer migrante que quiere \ncelebrar en Montreal la fiesta de Todos los santos como en su pueblo. Al volver al Perú no \nlogré convertir ese guion en película, era una producción costosa. Lo guardé en un cajón. La \nsegunda etapa corresponde a la Maestría de Escritura Creativa. En la entrevista de admisión el \njurado me preguntó si querría desarrollar esta historia en una novela. Al ser aceptada decidí \nintentarlo, pero tendría que escribirla diferente. Así ha sido, la historia toma otro rumbo por \nvarias razones: porque el papel no tiene las limitaciones de la producción audiovisual; porque \ncambiar de formato me da la libertad de contar más de lo que había imaginado antes; y porque \nel tiempo ha sido mi aliado dándome la oportunidad de repensar a los personajes, profundizar \nen sus motivaciones, deseos y pasado. Para el desarrollo he usado la investigación de campo \nhecha en la primera etapa y la he completado con nuevas lecturas literarias, ensayos, trabajos \nsociológicos y entrevistas.
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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.279 | 0.096 |
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".