By Jeff Glassman
Summary
'En este artículo, Jeff Glassman argumenta que la validez de los modelos científicos debería ser juzgada basándose en una jerarquía de conjetura, hipótesis, teoría y ley. Proporciona definiciones y ejemplos de cada una, enfatizando que la ciencia depende de hechos y mediciones comparados con estándares. Glassman critica las visiones que promueven incorrectamente los modelos, como el diseño inteligente o el cambio climático antropogénico, como teorías validadas cuando realmente son solo conjeturas. Sostiene que la política pública no debería basarse en modelos no validados, ya que eso es poco ético. Glassman aboga por una mayor alfabetización científica pública en lo que respecta a la base de la argumentación racional y el proceso de avanzar los modelos de conjetura a teoría a ley. Su marco tiene como objetivo equipar a las personas legas para evaluar mejor las afirmaciones científicas y protegerse contra la explotación de la ciencia.'
' En este artículo, Jeff Glassman habla sobre la validez de los modelos científicos y las diferencias entre teoría y conjetura. Los científicos utilizan modelos para comprender el mundo. Estos modelos comienzan como ideas simples llamadas conjeturas. A medida que se recoge más evidencia, las conjeturas pueden convertirse en modelos más fuertes llamados hipótesis. Con aún más pruebas, las hipótesis pueden convertirse en teorías. Las teorías con evidencia de validación se convierten en leyes científicas. Hay reglas para este proceso. Primero, la ciencia se basa en hechos y mediciones. Los modelos deben ajustarse a todos los datos, no solo a algunos de ellos. Un modelo gana fuerza al hacer nuevas predicciones que luego se prueban. Los argumentos deben basarse en evidencia disponible para cualquiera. A veces, las personas llaman a los modelos débiles "teorías" cuando realmente son solo conjeturas. Glassman utiliza el concepto de "intelligent design" para ilustrar la conjetura. Intelligent design es la idea de que los seres vivos son tan complejos, alguien debe haberlos diseñado. Aquellos que creen en intelligent design piensan que partes de la vida, como el ojo humano, no podrían haberse formado por casualidad. En cambio, creen que un ser superior, como un dios, ayudó a hacer lo que son los seres vivos. Glassman señala que a menudo se piensa en "intelligent design" como una "teoría", pero no está probado. Entonces es una conjetura. También llaman al calentamiento global un hecho. Pero sigue siendo una conjetura, no una teoría científica completa. Primero se necesita más prueba. Cuando las personas promueven conjeturas como teorías probadas, esto puede confundir al público. Las personas confunden una idea por un hecho probado cuando es solo una idea, o una suposición. Los científicos deben ser cuidadosos y honestos al usar modelos y hablar sobre sus hallazgos para no sobrestimar lo que han encontrado o lo que está "probado" por el modelo. Deberían explicar la etapa involucrada en la modelización y dejar claro a las personas dónde están en el continuo de conjetura, hipótesis, teoría y ley. . Los estudiantes deben aprender la diferencia entre conjeturas y teorías. Esto les ayudará a distinguir la buena ciencia de la mala ciencia. Les permitirá detectar cuando un científico está exagerando sus resultados. En resumen, los modelos crecen paso a paso de conjeturas a hipótesis a teorías a leyes. Los científicos deben probar sus modelos en cada etapa. Los hechos y las mediciones guían el proceso. Los estudiantes deben entender esta vía de modelo. Saberlo ayuda a distinguir la ciencia fuerte de las ideas no probadas. Esto protege al público de afirmaciones engañosas. Mejora la alfabetización científica para todos.'
--------- Original ---------
Last year, Lee Smolin published a book with a most provocative title: The Trouble with Physics: The Rise of String Theory, the Fall of a Science, and What Comes Next. This title promises brimstone for the fire of creationism, and that should sell an extra few thousand copies.
If mathematics is the Queen of Science (borrowing from Mathematics: Queen and Servant of Science, a classic by Eric Temple Bell), then physics is the King. It has been the exemplar of science. So, has the revolution begun?
'En el siguiente artículo escrito por Jeff Glassman, se adentra en el complejo mundo de la modelización científica, destacando las etapas de desarrollo y la importancia de distinguir entre hechos establecidos y meras especulaciones. Glassman arroja luz sobre cómo evolucionan los modelos en base a la evidencia y discute los estándares que deben respetarse en las investigaciones científicas. Los científicos utilizan modelos para representar cosas en el mundo real. Estos modelos comienzan como conjeturas y pueden fortalecerse a medida que más evidencia los respalda. Las conjeturas con alguna evidencia se convierten en hipótesis. Las hipótesis extensamente probadas crecen hasta convertirse en teorías. Las teorías con grandes cantidades de evidencia que muestran valor predictivo, es decir, los resultados son cercanos a los mismos cada vez que se replican, se convierten en leyes científicas. Existen estándares para este proceso. The Broken Science Initiative Peer Review CrossFit Crossfit Health p value p-value p values box scientific method depende de hechos medibles, no de conjeturas. Los modelos deben describir con precisión todos los datos relevantes. Las predicciones se hacen a partir de modelos y se comprueban mediante experimentos. Los argumentos deben ser lógicos y basados en evidencia públicamente disponible. A veces, modelos débiles son incorrectamente llamados teorías. Un ejemplo de esto es "intelligent design", que sugiere que ciertas características del universo y los seres vivos se explican mejor por una causa inteligente o un poder superior, no por un proceso sin dirección como la selección natural. Dado que no existe una prueba observable de esta idea, sigue siendo una conjetura y no puede progresar a la siguiente etapa de hipótesis hasta que haya más evidencia disponible para probar. Otras veces, ideas que carecen de prueba son afirmadas como hechos, como con el calentamiento global. Pero llamar a algo una teoría sin una prueba exhaustiva desinforma al público. La gente puede pensar que una idea está probada cuando no lo está. Los científicos deben comunicar honestamente el nivel de confianza de un modelo, desde la conjetura hasta la ley. Los estudiantes deberían aprender estas distinciones. Les ayudará a identificar ciencia sólida frente a afirmaciones no probadas. La política pública no debería basarse en modelos no probados. Hacerlo es poco ético. Pero esto a menudo ocurre en temas controvertidos. Para protegerse del mal uso de la ciencia, se necesita mejorar la alfabetización científica. Comprender los niveles del modelo capacita a los estudiantes para reconocer la ciencia creíble frente a las opiniones no respaldadas. Esto promueve el progreso basado en modelos respaldados por hechos, no en popularidad. En resumen, los modelos avanzan paso a paso desde conjeturas a leyes mediante pruebas rigurosas. Los hechos guían este proceso. Los estudiantes deben aprender la jerarquía del modelo. Esto ayuda a identificar la ciencia establecida frente a la especulación, protegiendo a la sociedad de afirmaciones engañosas. Mejora la alfabetización científica para todos.'
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If mathematics is the Queen of Science (borrowing from Mathematics: Queen and Servant of Science, a classic by Eric Temple Bell), then physics is the King. It has been the exemplar of science. So, has the revolution begun?
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