¿Por qué la teoría darwiniana de la evolución por selección natural es relevante para los problemas morales actuales?
Bibliographic record
Abstract
La teoría de la evolución por selección natural de Charles Darwin, que explica las distribuciones geográficas y el registro fósil, se considera, con razón, una de las teorías científicas más importantes de todos los tiempos, y ocupa su lugar junto con la teoría de la atracción gravitacional de Isaac Newton, que explica la imagen heliocéntrica del mundo de Copérnico. Sin embargo, existe una tendencia a pensar que el trabajo de Darwin está acabado. Que pertenece más a la historia victoriana que a algo que tenga una relevancia social crucial en la actualidad. Este ensayo evidencia cuán equivocada es esa suposición. A través de una serie de casos históricos (extranjeros, clase social, orientación sexual y mujeres), se demuestra que el darwinismo es tan vibrante e importante hoy como lo era cuando Darwin era joven. Es una herramienta esencial para analizar y resolver algunos de los problemas sociales más importantes y apremiantes que enfrentamos en el siglo XXI.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".