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Análisis Filogenéticos Cuantitativos en el siglo XXI

2007· article· es· W2162762822 on OpenAlexaff
Jaret Bilewitch, Charmaine Condy, David C. Evans, Kaila E. Folinsbee, Jörg Fröbisch, Dominik Halas, Stéphanie Hill, Michelle Mattern, Deborah A. McLennan, Linda A. Tsuji, Niklas Wahlberg, Jessica L. Ward, David Zamparo, Daniel R. Brooks, David T. Zanatta

Bibliographic record

VenueRevista Mexicana de Biodiversidad · 2007
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicChemical and Environmental Engineering Research
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsGeographyBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.069

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0060.008
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.002

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations21
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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