Entrevista a Manuel Castells: la bretxa educativa és la decisiva en la societat de la informació
Bibliographic record
Abstract
Manuel Castells nació en Hellín (Albacete. España) en 1942. Licenciado en Derecho y Economía por la Universidad de Barcelona, cuando cursaba estos estudios, huyó a París debido a su militancia antifranquista. Doctor en Sociología por la Universidad de París, ha sido investigador en el Laboratoire de Sociologie Industrielle (Universidad de París), profesor de la Universidad de París-Nanterre, profesor y consultor de la UNESCO en la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, profesor en el Departamento de Sociología de la Universidad de Montreal, profesor visitante en el Centro de Desarrollo Urbano de la Universidad Católica de Chile y profesor en la Universidad de Wisconsin (EE UU). Durante la década de los setenta ha sido profesor y catedrático de Sociología en la École Pratique de Hautes Études (Sorbonne, París). Actualmente es catedrático de Planificación Regional de la Universidad de California (Berkeley), así como miembro del Instituto de Estudios Internacionales de esta universidad y profesor de la UOC. De su amplia producción bibliográfica destacan los tres volúmenes de La era de la información (Alianza, 1996-2000), obra enciclopédica fundamental para entender nuestro tiempo.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".