Bibliographic record
Abstract
La idea de la verosimilitud está implícita en los escritos de Albert Einstein, desde 1905. La noticia ha llegado a la comunidad filosófica a través de los escritos de Sir Karl Popper, medio siglo después de la concepción pionera de Einstein. Como la teoría de la verosimilitud es de por sí pro-metafísica, hay dos posibles lecturas de la visión popperiana de la verosimilitud. Creo que las críticas que ha recibido se deben a su vaguedad sobre esta cuestión, y a las limitaciones obvias de admitir, a medias, la metafísica en la ciencia. A pesar que la verosimilitud esta recién llegada a la física moderna, ya cuenta con una rica literatura, incluyendo el libro Truthlikeness de Ilkka Niiniluoto, el más enérgico defensor del tema. El presente artículo no es una reseña de dicho libro, debido a que la mera discusión de su enorme y pesado aparato lógico-matemático requiere más espacio del que está disponible aquí. Sin embargo, diré que su libro ha demostrado ser un hito filosófico -para bien o para mal- y trataré de presentar los aspectos filosóficos más generales de la situación. Debo aclarar que no intentaré suprimir mi sesgo, sino contrastarlo con el suyo. En pocas palabras, creo que su posición está a medio camino en favor de la metafísica, mientras que la mía es totalmente pro-metafísica. Sin importar los avances que la teoría de la verosimilitud ha logrado desde entonces, el desacuerdo aquí descrito no es efímero, y mi punto de vista me ha llevado a una perspectiva de la verosimilitud, que se opone a casi todo lo que se ha escrito después del mencionado libro de Niiniluoto de 1987.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.009 |
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".