Bibliographic record
Abstract
Se informa sobre los resultados de la reunión internacional Inherited Characteristics of Human Populations in the Past (Menorca, 2005) que atrajo investigadores de diversas especialidades, desde la historia hasta la demografía o la genética, interesados por la contribución potencial de bases de datos históricas. Se presentaron distintos aspectos de esta cuestión en Canadá, Estados Unidos, Suecia, Bélgica, Holanda y España. Se utilizaron bases de datos sobre trayectorias de individuos y familias por más de una generación. La diversidad de bases fue muy grande, abarcando desde las de los mormones en Utah o los quebecois en Montreal, hasta las más recientes como las relativas a España (Aranjuez), Bélgica (Sart) o Suecia (Scania). Hubo trabajos sobre salud de las poblaciones, estatura entre grupos de hermanos, nupcialidad y procesos reproductivos, utilizando técnicas estadísticas multivariadas (proportional hazards models). El principal problema fue la relativa incapacidad de identificar el origen preciso de características heredadas ya que, sin descartar explicaciones genéticobiológicas, determinados comportamientos resultarían de factores sociales y económicos, heredados por procesos de aprendizaje en la familia. Aunque estos resultados mixtos eran en principio desconcertantes, sobre todo para interesados en la genética de los comportamientos, lo que se desprendía de ellos era fiel a la realidad compleja de las poblaciones históricas. Se aportarán ejemplos de los trabajos, y en particular, del presentado por mi equipo de investigación en torno a los procesos reproductivos de la población de Aranjuez (España) entre 1871 y 1960.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".