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Record W3129650853 · doi:10.1344/joned.v1i2.31659

La lectura y la hipótesis del reciclaje neuronal

2021· article· es· W3129650853 on OpenAlexaff
Gérardo Restrepo

Bibliographic record

VenueRevistes Científiques de la University of Barcelona (University of Barcelona) · 2021
Typearticle
Languagees
FieldNeuroscience
TopicNeuroscience, Education and Cognitive Function
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Mientras Ud. lee esta frase, su cerebro es capaz de reconocer todas las letras escritas muy fácilmente.Sin embargo, la aparente simplicidad del proceso es solo una ilusión.Para hacerlo, sus ojos deben explorar rápidamente el espacio del texto escrito.En efecto, cada segundo, 4 o 5 "sacadas", que es como técnicamente llamamos a estos movimientos oculares rápidos, nos permiten fijar las letras en la fóvea, la parte central del ojo donde la agudeza visual es máxima, y gracias a ellos nuestro cerebro identifica y reconoce para iniciar el proceso de lectura.Pero no siempre fue así.En realidad, la capacidad para descifrar las letras surgió hace relativamente poco en la evolución humana.El homo sapiens apareció hace alrededor de 200.000 años.El lenguaje, esa capacidad que permite la comunicación entre dos o más individuos emergió aproximadamente hace 100.000 años.Sin embargo, la escritura, una invención cultural auténticamente humana, es mucho más reciente y no aparece sino hasta hace 5400 años.En esa época, algunos escribanos en Mesopotamia inventaron las primeras formas de escritura, las cuales eran de naturaleza pictográfica.Los jeroglíficos egipcios consistían esencialmente de dibujos esquemáticos de animales, herramientas, partes del cuerpo u objetos diversos.Estos signos tenían la ventaja de ser fácilmente interpretados, pero tenían dos limitaciones importantes: su producción requería mucho tiempo y no permitían expresar conceptos abstractos como amor, libertad o religión.Debido a estas limitaciones, la escritura pictográfica fue gradualmente reemplazada por otros sistemas de escritura más eficientes que emplearon signos y símbolos convencionales para representar los sonidos del lenguaje y sus significados.Pero aun entonces, las formas de estos símbolos fueron "prestadas" de los jeroglíficos y como resultado, muchas de las letras que utilizamos hoy en día en nuestro alfabeto romano, derivan de dibujos que datan de hace varios miles de años.Por ejemplo, la letra A de nuestro alfabeto corresponde a una cabeza de buey egipcia rotada 180°.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.003

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 head0.016
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.220 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractno

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