ONTOGENIA Y FISIONOMÍA DEL PAISAJE EPIGENÉTICO: UN MODELO GENERAL PARA EXPLICAR SISTEMAS EN DESARROLLO
Bibliographic record
Abstract
El paisaje epigenético es una metáfora gráfica propuesta por Conrad H. Waddington para explicar el desarrollo de los organismos mediante la imagen de un paisaje compuesto por una superficie ondulante con cimas y valles, que representan las vías por las cuales se desplazan las células del organismo en su proceso de diferenciación. C.H. Waddington, considerado como el padre de la epigenética, es notable por sus aportes teóricos, que incluyen las nociones de asimilación genética, la canalización del desarrollo y el epi-genotipo. Estas ideas surgieron a partir de estudios experimentales en biología del desarrollo, los cuales resultaron en el descubrimiento del “organizador” en embriones de aves y, posteriormente, de fenocopias inducidas por factores ambientales en Drosophila. En el presente artículo se presenta una interpretación del paisaje epigenético y conceptos relacionados, que ponen en evidencia el poder heurístico de este modelo y su importancia para la biología contemporánea. Este trabajo es un homenaje a la vida de C. H. Waddington, cuya obra continúa siendo de gran actualidad.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".