Palyanitsa. Crónica de una invasión
Bibliographic record
Abstract
El 24 de febrero de 2022 y después de años de tensión y enfrentamientos, Rusia \ninició una operación militar dentro de las fronteras de Ucrania. Durante los \nprimeros meses de guerra, Kiev estuvo a punto de ser ocupada por las tropas \nrusas. Municipios como Irpín, Hostomel o Bucha fueron reducidas a escombros \ntras los bombardeos y combates entre ambos bandos. Un año después, los \nvecinos de esas ciudades intentan rehacer sus vidas y convivir con la \nincertidumbre de un país en guerra. Miles de ucranianos han decidido buscar \nuna oportunidad en otro lugar y emigran alejándose de su tierra. Cada uno de \nellos tiene una situación personal distinta y vive el conflicto de una manera \ndiferente. \nEste cortometraje documental refleja la vida de los protagonistas de esta guerra, \na través de diferentes entrevistas realizadas en Ucrania y Polonia. Entre los \ntestimonios se encuentra desde un militar hasta un voluntario. Cada uno de los \nentrevistados explica los días en los que las tropas rusas estuvieron a pocos \nkilómetros de la capital ucraniana para invadirla y la situación en la que están \ninmersos en este conflicto, uno de los más importantes de las últimas décadas a \nnivel mundial.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.096 | 0.012 |
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".