Street Ar(g)t : aportes a los estudios de la creatividad urbana en la Argentina
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo procura participar de una perspectiva que busca posicionar los estudios sobre el graffiti y Street Art contemporáneos como campos y objetos de estudio específicos y situar la discusión en las particularidades de estos modos de producción de cultura, para construir herramientas de análisis y modelos interpretativos propios, atentos a las corrientes renovadoras de la historia del arte. Por ello esta tesis pretende profundizar en el conocimiento de las formas de creatividad urbana , haciendo particular hincapié en sus modalidades y en la práctica en la Argentina, con eje en las escenas de Buenos Aires y foco principal en las producciones de la ciudad de La Plata y en sus vínculos con las nuevas tecnologías.Esta tesis trata sobre las imágenes materiales producidas en el espacio público, en forma de escrituras o ilustraciones murales, afiches, pegatinas y objetos emplazados en la calle o en instituciones públicas. El análisis no se limita al aspecto privilegiado de la producción concreta (la obra) sino que se extiende a las prácticas y sus circunstancias, a la circulación en los medios electrónicos o impresos y a la apreciación de las mismas. Es por eso que este trabajo no trata únicamente de un imaginario sino que intentará reunir, analizar y comentar diversos aspectos de las relaciones entre productos, modos de producción y circulación, materiales, productores y receptores.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".