Review of GERMÁN LABRADOR MÉNDEZ, <i>Letras arrebatadas: poesía y química en la Transición española</i>
Bibliographic record
Abstract
En este libro, Labrador Méndez analiza la literatura que se cultivó en España bajo la influencia de la droga durante la Transición, período que, desde una perspectiva amplia, el autor sitúa entre 1970 y 1986. En concreto, el volumen se enfoca en la poesía de esa época, considerándola como ejemplo de lo que Deleuze y Guattari denominan ‘literatura menor’, una literatura cuya enunciación se produce desde el margen en momentos de transformación sociopolítica para ‘convertirse en portavoz de un colectivo menor’ (27). Para Labrador Méndez, esta poesía ilustra el concepto de ars vitae, por el cual el poeta vampiriza el mundo y al mismo tiempo depende de él; así, la escritura se convierte en una actividad enfermiza a través de la cual la sangre del poeta se destila en tinta. El autor relaciona la actitud autodestructiva de estos poetas con un rechazo abierto a las estructuras de poder. De hecho, una de las tesis principales de Letras arrebatadas es que esta poesía drogada puede leerse desde una perspectiva política como un desenmascaramiento crítico de la Transición, como un espacio de resistencia. De esta manera, a través de las drogas los poetas muestran su voluntad de fugarse del momento histórico que repudian para instalarse en una temporalidad diferida y utópica.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".