Los peligros de la Estadística (Presentación: Jean-Guy Prévost. Traducción: Alicia García y Alejandro Almazán)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Corrado Gini el 9 de octubre de 1939 con ocasión de la primera reunión científica de la Societa Italiana di Statistica (SIS).Se trata, por tanto, de una alocución que marca un hito en la historia de la «escuela italiana de estadística», una corriente con la que Gini trata de reafirmar el carácter distintivo de la estadística italiana por contraposición a la orientación de la escuela anglo-sajona; en un momento además, en el que está a punto de producirse el mainstream de la disciplina.Globalmente, la escuela italiana de estadística que podemos identificar con Gini y la nebulosa de sus discípulos y colaboradores, se distingue por el interés que otorgan a la descripción de series estadísticas, con especial insistencia en la teoría de las medias, el estudio de la variabilidad y la concentración, y la relación entre variables, así como por la atención a lo que hoy se conoce como diseño de encuestas (survey design) aplicado a poblaciones.Por contraste, la corriente anglosajona, en la línea de Karl Pearson y luego de Roland Fisher, centró sus esfuerzos en la problemática del error, así como en cuestiones de muestreo y significación estadística.Ya en 1926, con ocasión de una visita a la London School of Economics, Gini había defendido los meritos de la singularidad italiana y había propuesto, de manera un poco provocativa «statistics with the least mathematical means posible», tomando directamente a contrapié la definición propuesta por Fisher un año antes en su clásico «Statistical Methods for Research Workers»: «The science of statistcs is essentially a branch of applied mathema-Nota editorial: Agradecemos a Jean-Guy Prévost su propuesta de traducir y publicar en la sección «texto clásico» el artículo de Corrado Gini: «I pericoli della statistica».
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it