Bibliographic record
Abstract
En este artículo abordamos el problema de la relación entre el cerebro, la cognición y las matemáticas. En la primera parte discutimos algunos elementos de la anatomía y crecimiento del cerebro; a partir de esos elementos y de resultados recientes de investigaciones en neurociencias, en la segunda parte presentamos un esbozo de las regiones cerebrales que generalmente están asociadas al pensamiento aritmético. Aquí, ponemos una particular atención a las áreas cerebrales que se activan en el pasaje del pensamiento aritmético perceptual (común en varias especies) al simbólico calculatorio (específico del humano). Luego, hacemos un resumen de las investigaciones que han sido efectuadas en las neurociencias con respecto a las partes cerebrales asociadas con el pensamiento algebraico. La revisión de la literatura ofrece un panorama general que subraya la naturaleza multimodal de la cognición en general y de la cognición matemática en particular. Dicha naturaleza multimodal de la cognición es compatible con diferentes niveles explicativos del desarrollo ontogénico del cerebro, el cual está fuertemente ligado al contexto cultural. En las conclusiones sugerimos ciertos problemas y cuestiones que podrían ser puntos de partida de un programa de investigación que incluya a educadores y neurocientíficos.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".