Análisis Filogenéticos Cuantitativos en el siglo XXI
Bibliographic record
Abstract
SE REVISA LA SISTEMÁTICA FILOGENÉTICA HENNIGIANA Y SE COMPARA CON LAS APROXIMACIONES DE MÁXIMA PARSIMONIA, MÁXIMA VEROSIMILITUD Y VEROSIMILITUD BAYESIANA. TODOS LOS MÉTODOS UTILIZAN EL PRINCIPIO DE LA PARSIMONIA EN ALGUNA FORMA. LAS APROXIMACIONES CON BASES HENNIGIANAS SE JUSTIFICAN ONTOLÓGICAMENTE CON LOS CONCEPTOS DARWINIANOS DE CONSERVACIONISMO FILOGENÉTICO Y COHESIÓN DE LAS HOMOLOGÍAS, REPRESENTADOS EN EL PRINCIPIO AUXILIAR DE HENNIG, Y APLICADO EN LA COMPARACIÓN CON EL GRUPO EXTERNO. LA PARSIMONIA SE UTILIZA COMO UNA HERRAMIENTA EPISTEMOLÓGICA, APLICADA A POSTERIORI EN LA ELECCIÓN DE LA HIPÓTESIS MÁS ROBUSTA CUANDO HAY DATOS EN CONFLICTO. LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS UTILIZAN LA PARSIMONIA COMO UN CRITERIO ONTOLÓGICO: LOS ANÁLISIS DE MÁXIMA PARISMONIA UTILIZAN LA PARSIMONIA SIN PESAJE, LA MÁXIMA VEROSIMILITUD LES ASIGNA UN PESO IGUAL A TODOS LOS CARACTERES QUE EXPLICAN LOS DATOS, MIENTRAS QUE LA VEROSIMILITUD BAYESIANA DEPENDE DEL PESAJE DE CADA UNA DE LAS PARTICIONES DE CARACTERES QUE EXPLICAN LOS DATOS. LAS DIFERENCIAS EN LOS RESULTADOS DERIVAN DE UN MUESTREO INSUFICIENTE DE DATOS, EN CUYO CASO CADA MÉTODO TRATA LAS AMBIGÜEDADES DE MANERA DIFERENTE. TODOS LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS PRODUCEN REDES. LAS REDES PUEDEN CONVERTIRSE EN ÁRBOLES AL SER ENRAIZADAS. SI EL ENRAIZAMIENTO SE EFECTÚA DE ACUERDO CON EL PRINCIPIO AUXILIAR DE HENNIG, UTILIZANDO LA COMPARACIÓN CON UN GRUPO EXTERNO, EL ÁRBOL RESULTANTE PUEDE CONSIDERARSE COMO UNA HIPÓTESIS FILOGENÉTICA. AL INCREMENTARSE EL NÚMERO DE DATOS, LOS MÉTODOS DE VEROSIMILITUD SELECCIONAN MODELOS QUE PERMITEN UN NÚMERO CADA VEZ MAYOR DE POSIBILIDADES A PRIORI, CONVERGIENDO EN LA PERSPECTIVA HENNIGIANA DE QUE NADA ESTÁ PROHIBIDO A PRIORI. POR LO TANTO, TODOS LOS MÉTODOS PRODUCEN RESULTADOS SIMILARES INDEPENDIENTEMENTE DEL TIPO DE DATOS, ESPECIALMENTE CUANDO LAS REDES SE ENRAIZAN UTILIZANDO GRUPOS EXTERNOS. LAS INVOCACIONES A LA FILOSOFÍA POPPERIANA NO PUEDEN JUSTIFICAR NINGÚN TIPO DE ANÁLISIS FILOGENÉTICO, YA QUE SUS ARGUMENTOS VAN DEL EFECTO A LA CAUSA Y NO DE LA CAUSA AL EFECTO. TAMPOCO SE PUEDE JUSTIFICAR EL USO DE UN MÉTODO EN PARTICULAR CON BASE EN LA CONSISTENCIA ESTADÍSTICA, YA QUE TODOS PUEDEN SER CONSISTENTES O INCOSISTENTES DEPENDIENDO DE LOS DATOS. SI LOS ANÁLISIS CON DIFERENTES TIPOS DE DATOS Y/O MÉTODOS DE RECONSTRUCCIÓN FILOGENÉTICA NO PRODUCEN IGUAL RESULTADO, SIGNIFICA QUE ES NECESARIO REUNIR DATOS ADICIONALES.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".