Conjecture, Hypothesis, Theory, Law: The Basis of Rational Argument

Conjecture, Hypothesis, Theory, Law: The Basis of Rational Argument

By Jeff Glassman

Summary

'Dans cet article, Jeff Glassman soutient que la validité des modèles scientifiques devrait être jugée sur une hiérarchie de conjecture, hypothèse, théorie et loi. Il fournit des définitions et des exemples de chacun, soulignant que la science repose sur des faits et des mesures comparés aux normes. Glassman critique les points de vue qui promeuvent de manière incorrecte des modèles, comme le dessein intelligent ou le changement climatique anthropogénique, comme des théories validées alors qu'ils ne sont vraiment que des conjectures. Il soutient que la politique publique ne devrait pas être basée sur des modèles non validés, car cela est contraire à l'éthique. Glassman plaide pour une plus grande littératie scientifique publique concernant la base de l'argument rationnel et le processus d'avancement des modèles de conjecture à théorie à loi. Son cadre vise à équiper les profanes pour mieux évaluer les revendications scientifiques et se protéger contre l'exploitation de la science.'

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'Dans cet article, Jeff Glassman parle de la validité des modèles scientifiques et des différences entre théorie et conjecture. Les scientifiques utilisent des modèles pour comprendre le monde. Ces modèles commencent comme de simples idées appelées conjectures. Au fur et à mesure que davantage de preuves sont recueillies, les conjectures peuvent devenir des modèles plus solides appelés hypothèses. Avec encore plus de preuves, les hypothèses peuvent se transformer en théories. Les théories avec des preuves de validation deviennent des lois scientifiques. Il y a des règles pour ce processus. Premièrement, la science repose sur des faits et des mesures. Les modèles doivent correspondre à toutes les données, pas seulement à une partie. Un modèle gagne en force en faisant de nouvelles prédictions qui sont ensuite testées. Les arguments doivent être basés sur des preuves disponibles pour tous. Parfois, les gens appellent des modèles faibles "théories" quand ils ne sont en réalité que des conjectures. Glassman utilise le concept de "dessein intelligent" pour illustrer la conjecture. Le dessein intelligent est l'idée que les êtres vivants sont si complexes, quelqu'un a dû les concevoir. Ceux qui croient au dessein intelligent pensent que des parties de la vie, comme l'œil humain, n'auraient pas pu se former par hasard. Au lieu de cela, ils croient qu'un être supérieur, comme un dieu, a aidé à faire des êtres vivants ce qu'ils sont. Glassman souligne que souvent "le dessein intelligent" est considéré comme une "théorie" mais il n'est pas prouvé. Donc c'est une conjecture. Les gens appellent également le réchauffement climatique un fait. Mais c'est encore une conjecture, pas une théorie scientifique complète. Des tests supplémentaires sont d'abord nécessaires. Lorsque les gens font la promotion de conjectures comme des théories prouvées, ils peuvent induire le public en erreur. Les gens confondent une idée avec un fait avéré alors qu'il s'agit simplement d'une idée, ou d'une supposition. Les scientifiques doivent être prudents et honnêtes lorsqu'ils utilisent des modèles et parlent de leurs découvertes pour ne pas surestimer ce qu'ils ont trouvé ou ce qui est "prouvé" par le modèle. Ils devraient expliquer les étapes impliquées dans la modélisation et clairement faire savoir aux gens où ils se situent dans le continuum de la conjecture, de l'hypothèse, de la théorie et de la loi. . Les élèves devraient apprendre la différence entre les conjectures et les théories. Cela les aidera à distinguer la bonne science de la mauvaise science. Cela leur permettra de détecter lorsqu'un scientifique exagère ses résultats. En résumé, les modèles se développent pas à pas de conjectures à des hypothèses à des théories à des lois. Les scientifiques doivent tester leurs modèles à chaque étape. Les faits et les mesures guident le processus. Les élèves devraient comprendre ce chemin de modèle. Le connaître aide à distinguer la science solide des idées non testées. Cela protège le public contre les allégations trompeuses. Il améliore la littératie scientifique pour tous.'

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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?

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'Dans l'article suivant écrit par Jeff Glassman, il plonge dans le monde complexe de la modélisation scientifique, mettant en évidence les étapes de développement et l'importance de distinguer entre les faits établis et la simple spéculation. Glassman éclaire sur la façon dont les modèles évoluent en fonction des preuves et discute des normes qui devraient être respectées dans les enquêtes scientifiques. Les scientifiques utilisent des modèles pour représenter des choses dans le monde réel. Ces modèles commencent comme des conjectures et peuvent devenir plus forts à mesure que davantage de preuves les soutiennent. Les conjectures avec quelques preuves deviennent des hypothèses. Les hypothèses largement testées se transforment en théories. Les théories avec d'énormes quantités de preuves qui montrent une valeur prédictive, signifiant que les résultats sont proches du même à chaque fois qu'ils sont répliqués, deviennent des lois scientifiques. Il existe des normes pour ce processus. Science relies on measurable facts, not guesses. Les modèles doivent décrire avec précision toutes les données pertinentes. Les prédictions sont faites à partir de modèles et vérifiées par des expériences. Les arguments devraient être logiques et basés sur des preuves publiquement disponibles. Parfois, des modèles faibles sont incorrectement appelés théories. Un exemple de cela est "intelligent design", qui suggère que certaines caractéristiques de l'univers et des êtres vivants sont mieux expliquées par une cause intelligente ou une puissance supérieure, pas un processus non dirigé comme la sélection naturelle. Depuis qu'il n'y a aucune preuve observable de cette idée, elle reste une conjecture et ne peut pas passer à l'étape suivante de l'hypothèse jusqu'à ce qu'il y ait plus de preuves disponibles pour le test. D'autres fois, des idées manquant de preuve sont revendiquées comme des faits, comme avec le réchauffement global. Mais appeler quelque chose une théorie sans tests approfondis désinforme le public. Les gens peuvent penser qu'une idée est prouvée alors qu'elle ne l'est pas. Les scientifiques doivent honnêtement communiquer le niveau de confiance pour un modèle, de la conjecture à la loi. Les étudiants devraient apprendre ces distinctions. Cela les aidera à identifier la science solide versus les revendications non testées. La politique publique ne devrait pas être basée sur des modèles non prouvés. Faire cela est contraire à l'éthique. Mais cela se produit souvent sur des sujets controversés. Pour se protéger contre l'abus de la science, une meilleure littératie scientifique est nécessaire. Comprendre les niveaux de modèles permet aux étudiants de reconnaître la science crédible versus les opinions non soutenues. Cela favorise le progrès basé sur des modèles vérifiés par des faits, pas sur la popularité. En résumé, les modèles progressent pas à pas de conjectures à des lois par des tests rigoureux. Les faits guident ce processus. Les étudiants devraient apprendre la hiérarchie des modèles. Cela aide à identifier la science établie versus la spéculation, protégeant la société des affirmations trompeuses. Cela améliore la littératie scientifique pour tous.'