Filogenia, flexibilidad ecológica y digéneos de pulmones: ayudando a resolver la crisis de las enfermedades infecciosas emergentes
Bibliographic record
Abstract
CON BASE EN EL SUPUESTO DE COEVOLUCIÓN A NIVEL DE ESPECIES DE PARÁSITOS Y HOSPEDEROS, TRADICIONALMENTE SE ASUME COMO POCO PROBABLE QUE AQUELLOS PATÓGENOS CON CICLOS DE VIDA QUE INVOLUCRAN VARIOS HOSPEDEROS ACOMPAÑEN A SU HOSPEDERO DEFINITIVO A UN NUEVO AMBIENTE, POR LO ESPECIALIZADO DE SUS REQUERIMIENTOS DE TRANSMISIÓN. EL FENÓMENO DE FLEXIBILIDAD ECOLÓGICA APORTA UNA TEORÍA DE COEVOLUCIÓN DIFUSA, QUE PERMITE A LOS PATÓGENOS CON CICLOS DE VIDA COMPLEJOS, QUE HAN SIDO INTRODUCIDOS, ESTABLECERSE Y DISPERSARSE DE UNA MANERA RÁPIDA EN HOSPEDEROS NATIVOS, SI EL RECURSO REQUERIDO EN CADA ETAPA DEL CICLO DE VIDA ES FILOGENÉTICAMENTE CONSERVADO (SE DISTRIBUYE EN NUMEROSAS ESPECIES) Y A LA VEZ, TIENE UNA DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA AMPLIA. POR LO TANTO, LA COMPLEJIDAD DE UN CICLO DE VIDA NO PREDICE, POR SÍ MISMA, EL POTENCIAL DE UN ORGANISMO PARA PROVOCAR UNA ENFERMEDAD INFECCIOSA EMERGENTE. APLICAMOS ESTE CONCEPTO PARA EXPLICAR EL CASO PARTICULAR DE UN DIGÉNEO DEL PULMÓN DE ANFIBIOS, HAEMATOLOECHUS FLOEDAE, ENDÉMICO DE RANAS TORO DE NORTEAMÉRICA, QUE FUE RECOLECTADO EN RANAS LEOPARDO DE COSTA RICA, AÚN CUANDO ACTUALMENTE NO EXISTEN RANAS TORO EN ESE PAÍS, Y NUNCA EXISTIERON EN LA REGIÓN EN DONDE SE ENCONTRÓ AL PARÁSITO. ASIMISMO, SE DISCUTE DE QUÉ MANERA LA INTEGRACIÓN DE LA INFORMACIÓN ECOLÓGICA Y DE CICLOS DE VIDA, EN UN MARCO FILOGENÉTICO, PUEDE AYUDAR A LOS BIÓLOGOS A PASAR DE LOS INTENTOS PARA CONTROLAR BROTES DE ENFERMEDADES EMERGENTES, HACIA LA PREDICCIÓN Y EL IMPEDIMENTO DE DICHOS BROTES EN PRIMERA INSTANCIA.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".