La crónica corridística de Fred Carrasco: Protesta social y narcotráfico en la frontera mexico-texana
Bibliographic record
Abstract
Este artículo compara tipos de narrativa disímiles, pero que coinciden en estar basadas en eventos reales. Tal como el periódico informa de sucesos acontecidos el día anterior, con mucha frecuencia una de las funciones de los corridos es realizar una tarea informativa semejante. A pesar de este elemento en común, ambos tipos de narrativas –la del periodismo, como el reportaje o la crónica, por un lado, y la de los corridos, por el otro– emplean una retórica particular adecuada tanto al medio como al objetivo social de la comunicación. En el verano de 1974, el narcotraficante Fred Carrasco protagonizó una toma de rehenes e intento de fuga en la prisión estatal de Huntsville, Texas, en donde purgaba una condena a cadena perpetua. El episodio conjuró una gran atención mediática, aunque hubiese acaparado más de no haber coincidido con el caso Watergate. Paralelamente al seguimiento noticioso en los medios, a la mañana siguiente ya se escuchaba en la radio de San Antonio, un corrido narrando los hechos. Este artículo analiza comparativamente los elementos principales en la construcción del personaje en el corpus de corridos seleccionado y en la prensa anglosajona, en particular.
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 | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".