ahora vamos a hablar un poco de la replicación la replicación es la implementación (lo que se denomina el modelo replicado) por un científico o un grupo de científicos ( que se denominan los replicadores del modelo) de un modelo conceptual que es descripto y también implementado por otro grupo de científicos en un tiempo anterior (los constructores del modelo) y en los modelos de red se los denomina como originales la replicación o la reproducibilidad son conceptos base del proceso científico, a veces se dice que una pieza de conocimiento científico no es válida hasta que no se la replica o alguien más la puede reproducir los resultados deben ser replicados para ser considerados como parte del conocimiento general científico qué es lo que quiere decir replicación en términos de los MBA, lo que significa es que uno describe los modelos conceptuales uno lo implementa y obtiene los resultados que uno encuentra interesantes es decir que nos dice algo acerca del mundo una instanciación de un modelo conceptual construye otra versión de aquel modelo y también muestra si las mismas cosas son verdaderas esto nos puede ayudar en un número de diferentes niveles y de eso vamos a hablar un poquito hoy; por ejemplo podría ser que uno mismo replica el modelo es un estándar rápido de replicación, pero podría ser que uno construyó el modelo y luego lo replica más tarde y en un tiempo diferente de la descripción conceptual uno podría replicar en piezas diferentes de hardware uno muestra que no es una cuestión contingente, una forma dura de verlo uno puede tomar un modelo hecho en netlogo y replicarlo en swarm o repast o en otro lenguaje, donde mostramos que los resultados que tenemos no son un efecto no deseado de la versión particular del lenguaje que estamos usando uno puede también hacerlo con una caja de herramientas, técnicamente netlogo y repast están implementados en java, por eso están desarrollados en el mismo lenguaje, pero son dos diferentes cajas de herramientas los lenguajes que crean lenguajes que crean lenguajes uno puede usar algoritmos diferentes, puede que los agentes sean levemente diferentes, algo así, pero aún siguen mostrando los mismos resultados básicos y por último uno puede pedirle a alguien más que implemente el modelo y por supuesto lo pueden hacer en tiempos diferentes, en diferentes hardwares, en lenguajes diferentes, el punto es que la replicación tiene que tener alguno de estos aspectos para ser verdadera también está el aspecto de los autores, donde una persona diferente es la que implementa el modelo antes de hacer una replicación, alguna de las que mencionamos, es importante establecer un estándar de replicación, un estándar de replicación es un criterio que especifica si uno ha alcanzado o no una replicación exitosa hay tres categorías generales para los estándares de replicación, estas fueron mencionadas por Axtell y un grupo de autores en 1996 ellos básicamente dicen que hay que ver la identidad numérica dados los mismos valores de entrada tienen que producir los mismos valores de salida que en el otro modelo la equivalencia distribucional, dados estos conjuntos de valores de entrada son los valores de salida los mismos desde el punto de vista estadístico? los mismos que los del modelo original? es una distribución sobre una curva con una significación estadística para que tenga sentido, no se las puede separar y tiene que haber un alineamiento relacional, esta idea básica dice que si modifico los valores de entrada para arriba, eje x, los valores de salida, eje y, van para abajo y esto sucede también en el modelo replicado entonces básicamente antes de empezar con la replicación, decimos voy a replicar a partir de estas dimensiones, voy a implementarlo en una computadora diferente, en un lenguaje nuevo, con una persona diferente y voy a buscar la equivalencia distribucional probablemente sea importante establecer estos estándares de replicación así uno puede comprometerse con los objetivos antes, no cambiar los objetivos antes de seguir adelante con todo el proceso esta es la idea sobre la replicación y en las próximas charlas voy a hablar un poco que significa en términos de la autoría de un modelo, la publicación y que modelo de replicación deberíamos utilizar