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Enregistrement W7085088046 · doi:10.5281/zenodo.17290458

Retrofits and Revisions: How Evolutionary Theory Fails the Test of Predictive Science

2025· article· en· W7085088046 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Surveillance and Tracking Methods
Établissements canadiensSt. Clair College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticistDarwinismEvolutionary theoryPopulationCore (optical fiber)Mechanism (biology)Mutation rateMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science on Trial: Evolution vs. Creation The gold standard of science is prediction. If a theory can’t make testable, risky forecasts—and if it consistently fails when put to the test—then it doesn’t deserve the title of science. Evolution has been presented as biology’s untouchable framework… but history reveals a long trail of failed predictions, retroactive just-so stories, and an inability to generate genuinely novel structures through its core mechanism of mutation and selection. Meanwhile, the Young Earth Creationist (YEC) model—dismissed by many as unscientific—has quietly built a track record of making specific, accurate predictions:✅ Genetic similarity across “distant” organisms✅ Hierarchical clustering of kinds✅ Mutation rates that match a recent origin✅ Limits to beneficial mutations✅ Functional “junk DNA” (ERVs, regulatory networks, Hox clusters, etc.)✅ Rapid speciation and founder effects✅ Unity of the human race And the results? Time and again, data aligns with YEC predictions—while evolutionary theory scrambles to retrofit explanations after the fact. In this study, we put the predictions of both models head-to-head across genetics, development, and population biology. The verdict is striking: creation’s design-based framework repeatedly outperforms evolution’s story-driven narrative. From “junk DNA” turning out functional, to mutation rates exposing hard limits, to the stubborn absence of macroevolutionary innovation—modern evidence is shouting what many scientists won’t admit: the Darwinian framework is crumbling. Even insiders acknowledge it: “For what good is a theory that is guaranteed to agree with all conceivable observations? …Is that not exactly the situation with Darwinism?” — Richard Lewontin, Harvard Geneticist “Nearly all the evolutionary stories I learned as a student… have now been debunked.” — Derek Ager, Imperial College, London 📖 As Dr. Richard Bliss once put it:“The miracles required to make evolution feasible are far greater in number and far harder to believe than the miracle of creation.” ⚡ It’s time to put predictions on trial.⚡ It’s time to ask hard questions about falsifiability.⚡ It’s time to reconsider which model really explains the data. Dive in and see why the evidence doesn’t just challenge evolution—it points to creation as the better scientific model.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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