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Enregistrement W4378234880 · doi:10.1002/jmor.21599

Against unifying homology concepts: Redirecting the debate

2023· article· en· W4378234880 sur OpenAlexafffund
Devin Y. Gouvêa, Ingo Brigandt

Notice bibliographique

RevueJournal of Morphology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsAmerican Association for the Advancement of Science
Mots-clésConceptualizationUnificationHomology (biology)BiologyEpistemologyEvolutionary biologySociologyCognitive scienceComputer scienceGeneticsArtificial intelligencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term "homology" is persistently polysemous, defying the expectation that extensive scientific research should yield semantic stability. A common response has been to seek a unification of various prominent definitions. This paper proposes an alternative strategy, based on the insight that scientific concepts function as tools for research: When analyzing various conceptualizations of homology, we should preserve those distinguishing features that support particular research goals. We illustrate the fruitfulness of our strategy by application to two cases. First, we revisit Lankester's celebrated evolutionary reappraisal of homology and argue that his analysis has been distorted by assimilation to modern agendas. His "homogeny" does not mean the same thing as modern evolutionary "homology," and his "homoplasy" is no mere antonym. Instead, Lankester uses both new terms to pose a question that remains strikingly relevant-how do mechanistic and historical causes of morphological resemblance interact? Second, we examine the puzzle of avian digit homology, which exemplifies disciplinary differences in homology conceptualization and assessment. Recent progress has been fueled by the development of new tools within the relevant disciplines (paleontology and developmental biology) and especially by increasing interdisciplinary cooperation. Conceptual unification has played very little role in this work, which instead seeks concrete evolutionary scenarios that integrate all the available evidence. Together these cases indicate the complex relationship between concepts and other tools in homology research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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