Ambrosio Alfinger: The Expedition of the First Conqueror of Northeastern Colombia, His Route Through the Modern Santander Region, and His Encounters with Pre-Hispanic Peoples (1531–1533)
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación reconstruyó e interpretó el recorrido de la hueste de Ambrosio Alfinger, primer gobernador de la Provincia de Venezuela, durante la llamada expedición a los Pacabueyes o al Valle de Upar, cuyo regreso lo condujo a través de los territorios que hoy conforman los departamentos de Santander y Norte de Santander. En este trayecto, Alfinger interactuó con diversos pueblos prehispánicos, generando contactos que repercutieron en ambas sociedades. El objetivo inicial fue reconstruir la posible ruta de la hueste para identificar los puntos de cambio de etnia y vincular las descripciones etnográficas de las fuentes con los pueblos reconocidos hoy. Estos encuentros permitieron aproximarse a las mentalidades, intereses y estrategias de los conquistadores y de los nativos, así como a las consecuencias de dicho proceso. La investigación tomó como fuente principal el testimonio de Esteban Martín, intérprete y maestre de campo de Alfinger, complementado con crónicas coloniales y estudios académicos de los siglos XIX y XX. El análisis se enmarcó en la etnohistoria como confluencia entre la arqueología y la historia, y en la geografía histórica para correlacionar las descripciones de las fuentes con el relieve actual. Asimismo, se apoyó en herramientas como georreferenciación, cartografía digital, imágenes satelitales e inteligencia artificial para caracterizar todo el itinerario, con énfasis en el territorio que hoy conforman los Santanderes. Como resultado, se ofrece una reconstrucción argumentada de la ruta de Alfinger, identificando caminos, poblados, tiempos de desplazamiento y estrategias frente al relieve. Asimismo, se examinan los grupos étnicos contactados —sus costumbres, territorialidades, organización sociopolítica, entre otros aspectos— y se formulan hipótesis novedosas para la historia regional. La combinación de tecnologías digitales y método histórico permite abordar desde otra perspectiva interrogantes del poblamiento prehispánico y su reacción frente a la conquista, así como abrir nuevas preguntas y bases para futuras investigaciones transdisciplinarias.
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 | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".