Biogeografía histórica en la era de la complejidad: expansión e integración
Bibliographic record
Abstract
RECIENTEMENTE, LA BIOGEOGRAFÍA HISTÓRICA HA EXPERIMENTADO UN AVANCE SIGNIFICATIVO EN TRES ASPECTOS INTEGRALES. EL PRIMERO, ES LA ADOPCIÓN DE UNA ONTOLOGÍA DE LA COMPLEJIDAD, QUE REEMPLAZA A LA TRADICIONAL ONTOLOGÍA DE LA SIMPLICIDAD O PARSIMONIA A PRIORI; LOS MODELOS ELEGANTES Y SENCILLOS PARA REPRESENTAR A LA BIÓSFERA NO SON SUFICIENTES PARA EXPLICAR EL CONTEXTO GEOGRÁFICO DEL ORIGEN DE LAS ESPECIES Y SUS MOVIMIENTOS POSTERIORES, GENERADORES DE RADIACIONES EVOLUTIVAS Y BIOTAS MULTIESPECÍFICAS COMPLEJAS. EL SEGUNDO ES EL DESARROLLO DE UN MÉTODO CAPAZ DE PRODUCIR CLADOGRAMAS DE ÁREA A PARTIR DE DATOS COMPLEJOS, ESPECIALMENTE CASOS DE RELACIONES RETICULADAS DE ÁREAS, SIN PÉRDIDA DE INFORMACIÓN. AQUÍ DESCRIBO ESE MÉTODO, LLAMADO ANÁLISIS FILOGENÉTICO PARA LA COMPARACIÓN DE ÁRBOLES (PACT POR SUS SIGLAS EN INGLÉS). EL TERCER ASPECTO, ES LA SUSTITUCIÓN DEL MODELO DE MÁXIMA VICARIANZA POR EL MODELO LLAMADO HIPÓTESIS DE PULSACIÓN DE LOS TAXA. UTILIZANDO PACT PARA ANALIZAR 33 CLADOS DIFERENTES QUE OCURREN EN 9 ÁREAS DE ENDEMISMO EN MÉXICO, MUESTRO CÓMO PUEDEN DETECTARSE LAS PULSACIONES DE LOS TAXA. FINALMENTE, MUESTRO CÓMO PUEDEN UTILIZARSE LOS RESULTADOS DE PACT PARA PROVEER UN CONTEXTO FILOGENÉTICO PARA EL ANÁLISIS DE RELACIONES ESPECIES- ÁREA.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".