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Existen conceptos clave en las diversas ciencias (ya sean formales, naturales, biosociales o sociales) como “teoría” o “modelo” que están aún hoy sujetos a un amplio debate epistemológico, i.e. desde la teoría del conocimiento, y centrada en el estudio del conocimiento científico en particular. Los científicos, pues, construyen y utilizan diferentes nociones que cargan tras de sí realmente con un exhaustivo debate extracientífico sobre su naturaleza. En este trabajo se ofrecerán algunas aclaraciones y propuestas formales de definición sobre tales nociones desde la filosofía de la ciencia del astrofísico y filósofo Gustavo Esteban Romero (G. E. Romero). En concreto se ensayarán unas definiciones formales de “teoría” y “modelo”, para las ciencias actuales (y otras disciplinas pasibles de su aplicación), y se contextualizarán estas ideas en el debate sobre la estructura y organización de los saberes científicos.

En el presente trabajo se utiliza el problema ético de la automatización en transportes y vehículos dotados de inteligencia artificial (IA) para un análisis crítico de las diferentes posiciones éticas y morales clásicas. Debido a la intersección de la IA con los campos de investigación de la bioética, la nomoética y la tecnoética, existe un hilo conductor en sus fundamentos. Además, se juzga necesario para este propósito, así como por rigurosidad, hacer uso de una cantidad mínima de herramientas formales y exponer un proyecto de una teoría ética actualizada, sistémica y materialista, que sobrepase a sus sistemas rivales. Así, se pretende ofrecer las bases para una teoría alterna más fecunda y explicar cómo las posiciones éticas tradicionales pueden ser obsoletas, si no directamente inaplicables, para afrontar la automatización inteligente y problemas morales similares, en la actualidad.

En este trabajo se exponen una serie articulada y sistemática de argumentos a favor de una versión del realismo que hemos denominado como “realismo crítico falibilista” (RCF), el cual recoge compromisos de tipo progresivo, ontológico, semántico y teórico; esto con el fin de edificar los acercamientos generales a una propuesta realista que involucra en su desarrollo un fuerte anclaje en el falsacionismo sofisticado lakatosiano, el concepto de factualidad2 de Niiniluoto, y las anomalías como parte integral del análisis epistemológico-realista de la ciencia. Para ello, a lo largo del texto, recurrimos a argumentos en un nivel de análisis historiográfico, teórico y epistemológico. Palabras clave: realismo científico, falibilismo, realismo crítico, factualidad, anomalía, ruido, verdad aproximada, realidad, experimentalismo, pragmatismo, historia de la ciencia., Traducción por Santiago Gallo Suárez . Bogotá 2020 In this paper, an articulated and systematic series of arguments are presented in favor of a version of realism that we have called "fallibilist critical realism" (RCF), which includes progressive, ontological, semantic and theoretical commitments; this in order to build the general approaches to a realist proposal that involves in its development a strong anchorage in Lakatosian sophisticated falsificationism, Niiniluoto's concept of factuality, and anomalies as an integral part of the epistemological-realist analysis of science. To do this, throughout the text, we resort to arguments at a level of historiographical, theoretical and epistemological analysis. Keywords: scientific realism, fallibilism, critical realism, factuality, anomaly, noise, approximate truth, reality, experimentalism, pragmatism, history of science.

La teoría de los valores, la axiología, a veces suele pasar muy inadvertida en los análisis que se hacen de la obra filosófica de Mario Bunge, o de autores que siguen su línea de investigación como Gustavo Esteban Romero. Es hora de darle un trato más exhaustivo. En este artículo se van a repasar las principales concepciones básicas en teoría de valores de los dos filósofos citados (aunque se intentará no caer en un sólo análisis hermenéutico), centrándose en las diferencias y coincidencias con tal de lograr luego una tentativa síntesis. El proceder que se seguirá: primeramente, se tratará de explicar cada sistema por separado destacando todas sus similitudes e implicaciones, luego se contrastarán algunas diferencias, se discutirán estas y se tratará de conformar una teoría consistente que encare la axiología con todos los aportes hechos, como rama de la filosofía científica y general., Nueva y última versión del texto original indexado, con adicionales revisiones. Se han rectificado algunas expresiones o frases ambiguas y corregido formatos. No se realizarán más cambios en este artículo.

Background: Land-use regression (LUR) and dispersion models (DM) are commonly used for estimating individual air pollution exposure in population studies. Few comparisons have however been made of the performance of these methods. Objectives: Within the European Study of Cohorts for Air Pollution Effects (ESCAPE) we explored the differences between LUR and DM estimates for NO2, PM10 and PM2.5. Methods: The ESCAPE study developed LUR models for outdoor air pollution levels based on a harmonised monitoring campaign. In thirteen ESCAPE study areas we further applied dispersion models. We compared LUR and DM estimates at the residential addresses of participants in 13 cohorts for NO2; 7 for PM10 and 4 for PM2.5. Additionally, we compared the DM estimates with measured concentrations at the 20-40 ESCAPE monitoring sites in each area. Results: The median Pearson R (range) correlation coefficients between LUR and DM estimates for the annual average concentrations of NO2, PM10 and PM2.5 were 0.75 (0.19-0.89), 0.39 (0.23-0.66) and 0.29 (0.22-0.81) for 112,971 (13 study areas), 69,591 (7) and 28,519 (4) addresses respectively. The median Pearson R correlation coefficients (range) between DM estimates and ESCAPE measurements were of 0.74 (0.09-0.86) for NO2; 0.58 (0.36-0.88) for PM10 and 0.58 (0.39-0.66) for PM2.5. Conclusions: LUR and dispersion model estimates correlated on average well for NO2 but only moderately for PM10 and PM2.5, with large variability across areas. DM predicted a moderate to large proportion of the measured variation for NO2 but less for PM10 and PM2.5. © 2014 Elsevier Ltd.