Una nova transició evolutiva per gestionar la pandèmia
Bibliographic record
Abstract
La pandèmia provocada pel SARS-CoV-2 ens ha canviat la vida. Paraules com quarantena o confinament han passat a formar part de la més absoluta quotidianitat. Al món hi ha hagut prop de 90 milions d'afectats i gairebé 2 milions de morts. A Catalunya s'han comptat més de 400.000 casos i s'han superat els 17.000 morts. Aquesta comparació juxtaposada forma part de la idiosincràsia humana, del grupalisme inherent a la nostra espècie. Som éssers socials. En aquest sentit, l'organització social més antiga, la tribu, s'ha anat sofisticant fins a arribar a les nacions i als estats actuals. I més recentment, als intents de coordinació interestatal com les Nacions Unides, sovint força inefectius atès que hi predominen els interessos estatals. Aquest últim punt és l'inici d'un assaig publicat pel biòleg W. Ford Doolittle, de la Dalhousie University de Halifax, al Canadà, a la revista Current Biology. A partir de les teories de l'evolució actualment acceptades, l'autor proposa la necessària imminència d'una nova transició evolutiva. ' Biologizing to avoid political polarization ', escriu. És a dir: utilitzar la perspectiva biològica per evitar la polarització política que està accentuant els extremismes.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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.
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".