Bibliographic record
Abstract
La ética evolutiva tiene (merecidamente) mala reputación. Sin embargo, no deberíamos permanecer prisioneros de nuestro pasado. Los avances recientes en biología evolutiva darwiniana allanan el camino para un vínculo entre ciencia y moral que es más modesto pero, al mismo tiempo, más profundo que las excursiones anteriores en esta dirección. Al mismo tiempo, no hay necesidad de repudiar las ideas de los grandes filósofos del pasado, particularmente de David Hume. De ahí que los orígenes simiescos de los seres humanos realmente importan. La pregunta no es si acaso la evolución debería relacionarse con la ética, sino cómo. Nosotros los seres humanos somos monos modificados, no la creación favorecida de un Dios benévolo, en el sexto día. Por lo tanto, ha llegado el momento de hacernos cargo de nuestra naturaleza animal, particularmente en relación con nuestra interacción con los demás. Es cierto que la llamada ética evolutiva tiene mala reputación. Sin embargo, la pregunta no es si la evolución está conectada con la ética, sino cómo. Afortunadamente, gracias a los avances recientes en las ciencias biológicas, el camino se está volviendo más claro. Comienzo esta discusión con una breve introducción histórica al tema. Luego voy al núcleo de mi caso científico y filosófico. Concluyo retomando algunas objeciones centrales.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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.
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".