Archivo, memoria y política en la literatura digital latinoamericana
Bibliographic record
Abstract
La presentación hace foco en el análisis de una zona significativa de la literatura digital latinoamericana que, desde procedimientos intermediales, tramita el registro y la memoria de violencias que marcan cuerpos y subjetividades. El corpus seleccionado permite ser considerado en forma central desde vinculaciones conceptuales que orientan el proyecto Trans.Arch, ya que imbrica archivos en transición -en este caso en el desplazamiento hacia los archivos digitales- memorias colectivas y usos subalternos en relación con ellas. El corpus incluye piezas que, en sí mismas, se constituyen como archivos digitales y/o que integran repositorios y archivos más amplios de literatura digital. Luego de una síntesis conceptual, se analizan dos piezas de María Mencía -Voces invisibles: Mujeres víctimas del conflicto colombiano y El poema que cruzó el Atlántico (parte de un proyecto mayor titulado El Winnipeg. El barco de la esperanza). En ambos casos resulta importante destacar tanto el modo en que se recupera una memoria a la vez individual y colectiva en relación con sucesos políticos, como la constitución de archivos digitales como forma no sólo de preservación de memoria sino de intervención. Por último, se toma como referencia Mi tía abuela, de Frida Robles, en función de analizar formas de creación digital que contestan memorias intrafamiliares, violencias institucionales (Iglesia/Estado) y marginalización de disidencias género/sexuales.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".