Science4All - 2019-06-24
Voilà mes 5 plus grosses critiques envers la science par p-value. Et pourquoi il me semble grand temps de sérieusement questionner ce qu'on entend par "méthode scientifique". 1. Tout focaliser sur l'existence d'un effet. 2. Les données en laboratoire ne sont pas toujours généralisables. 3. Que faire quand tout est rejeté ? 4. Toutes les théories ne se valent pas a priori. 5. Que faire de ce qui ne se prête pas aux p-values ? Cette vidéo est l'épisode 11 de la série sur le bayésianisme #Bayes #science #Épistémologie : https://www.youtube.com/watch?v=ZWxbbLNH01A&list=PLtzmb84AoqRQkc4f38dueiPf8YUegsg8n&index=11 Facebook : https://www.facebook.com/Science4Allorg/ Twitter : https://twitter.com/le_science4all Tipeee : https://www.tipeee.com/science4all Mes goodies : https://shop.spreadshirt.fr/science4all Mes dates à venir : https://www.dropbox.com/s/t3abghdmh5964sx/Actu.txt?dl=0 La formule du savoir (mon livre) : https://laboutique.edpsciences.fr/produit/1035/9782759822614/La%20formule%20du%20savoir A Roadmap for the Value-Loading Problem https://arxiv.org/abs/1809.01036 Probablement? en audio : http://playlists.podmytube.com/UC0NCbj8CxzeCGIF6sODJ-7A/PLtzmb84AoqRQ0ikLb4yC4lKgjeDEIpE1i.xml Moi en podcast avec Mr Phi : Version YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCNHFiyWgsnaSOsMtSoV_Q1A Version Audio : http://feeds.feedburner.com/Axiome Sous-titres sur les autres vidéos : http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UC0NCbj8CxzeCGIF6sODJ-7A Bayes pour les nuls : éviter l'écueil "on sait pas donc on s'en fout" | Alexandre Technoprog https://www.youtube.com/watch?v=7HHA-fvgoq8 Fixing poverty is hard, and science is complicated | Julia Galef https://www.youtube.com/watch?v=4RflQ5NghjE "That's not a randomized controlled trial" | Julia Galef https://www.youtube.com/watch?v=B099l2UAmhE Quoi dans mon assiette : Glyphosate et agences scientifiques européennes https://quoidansmonassiette.fr/wp-content/uploads/2018/06/Glyphosate-agences-scientifiques-europ%C3%A9ennes-avis-opinion-scientific-filigrane.jpg
Bonjour,
Je trouve que c'est une bonne idée de vouloir remettre en question une méthodologie dont le leitmotiv est lui-même la remise en question. C'est très sain en fait.
Cependant j'ai plusieurs choses à redire à cette vidéo.
Tout d'abord, la critique du test randomisé en double aveugle est un peu bizarre quand même. S'il y a un biais lié au fait que les tests se fassent en laboratoire le groupe témoin devrait en théorie en subir autant les effets que le groupe de test, non ?
Alors oui on isole les deux groupes de leur contexte "naturel" mais ça permet de décorréler les mécaniques de groupes de l'influence du contexte.
Si on veut étudier l'individu dans son contexte ... hé bien il faut commencer par étudier le contexte "naturel", avec la discipline qui convient (éthologie, sociologie, psychologie, etc.). C'est curieux parce que j'ai l'impression que c'est une régression sur ma compréhension du TREDA (parce que Test Randomisé, etc. c'est long à écrire), je comprends bien tes arguments mais je ne vois pas en quoi c'est un problème.
En plus la personnification de la science par réfutation est encore plus étrange, comme si les scientifiques appliquant la même méthode suivaient un seul dogme et avaient un avis unique. Alors que punaise, quand on me parle de consensus scientifique j'imagine toujours une salle pleine de brouhahaha où tout le monde se dispute et où le type qui a acheté un mégaphone peut se faire entendre mieux que les autres. Dans Humains, trop humains, Nietzsche décrit un peu la science comme un régulateur de l'enthousiasme, mais force est de constater qu'elle génère elle-même son propre enthousiasme !
Après cela, citer Jacob Stegenga, un nihiliste thérapeutique pour argumenter en défaveur du rejet systématique de toute hypothèse quand toutes ont été prises en défaut c'est un petit peu ironique, non ? :D
Je dis pas que c'est un contre-argument d'autorité, mais soit c'est une critique du nihilisme par un nihiliste, soit j'ai pas compris ce que tu voulais dire.
Enfin pour le travers numéro cinq ... il me semble que la science doit avoir l'humilité de reconnaître qu'elle ne peut pas traiter toutes les questions, non ? L'existence du marteau pour tout ce qui peut s'enfoncer est une chose, mais il y a quand même bien d'autres outils qui existent.
Il ne faut pas juste appeler scientifiques des questions qui ne relèvent pas de la science. Et ce qui n'est pas science n'est pas plus ou moins vrai que ce qui est scientifique. Ce n'est pas mieux ou moins bien, c'est juste différent.
Comme il ne faut pas tordre la p-value pour l'appliquer à des questions qui ne lui conviennent pas, il ne faut pas tordre les disciplines du savoir pour les faire rentrer dans la catégorie des sciences, justement parce qu'à force d'errements on a fini par créer un truc qui marche (it works, disait Richard Dawkins), or tout informaticien sait qu'une chose qui fonctionne, il ne faut SURTOUT PAS la modifier !
Et ce n'est pas parce qu'une discipline n'est pas scientifique qu'elle ne se doit pas d'être aussi rigoureuse pour répondre aux questions auxquelles elle tente de répondre. L'archéologie ou la philosophie par exemple ne me semblent pas pouvoir se pratiquer sans rigueur et il ne s'agit pas de sciences, non ?
Quand tu dis «c'est comme si la science refusait de se poser certaines questions ...», mais ce n'est pas le marteau qui décide de planter des clous. C'est à la personne qui le manie de bien choisir son outil ;)
Bref je suis un peu dubitatif concernant les arguments avancés derrière les quatre derniers travers présentés dans cette vidéo. C'est un peu léger je trouve, parce que j'y vois surtout la critique d'une sorte de caricature de la communauté scientifique, un homme de paille du coup.
Et du fait, plus on avance dans la série, plus j'ai l'impression de voir des petits films d'endoctrinement à la sauce bayésienne (et pas béarnaise du coup).
Au début j'appréciais de voir comme des pistes de réflexion les prémisses de la pensée bayésienne, je trouvais que ça faisait bien écho à la vidéo d'Hygiène Mentale sur la pensée Bayésienne. Mais là l'explication fait un peu place à un impératif, j'ai mes alarmes "attention dérive sectaire" qui se sont déclenchées, ce qui n'est pas normal quand je regarde une vidéo qui parle de sciences XD.
Merci en tout cas d'avoir pris des risques et mené cette réflexion. On verra ce qu'elle deviendra avec le temps ;)
PS : 21:05 jetez pas vos brouillons, ça permet aux Historiens des Sciences de retrouver le cheminement de pensée des gens. C'est très très utile pour comprendre comment évoluent la science et les autres disciplines du savoir !
L'archéologie et la philosophie, pas des sciences ? Eh ben tu vas pas te faire que des copains la dessus !
@Hugo Simon Justement, il n'y a aucun jugement de valeur à dire qu'une discipline est ou non une science.
Et c'est bien le problème : des personnes prennent la mouche quand on leur dit qu'ils ne font pas de la science, mais ce n'est pas péjoratif, c'est juste une caractérisation méthodologique.
On parle bien sûr de science au sens poppersien du terme, ce qui ne remet pas en cause le rattachement aux disciplines scientifiques adossées aux sciences humaines de l'archéologie.
Mais vu qu'on peut confondre avec la méthode scientifique (hypothético-déductive), il vaut mieux rester prudent et parler de discipline du savoir.
On ne va pas refaire une querelle des bouffons comme au XVIIIe s. à ce sujet ;)
Très intelligent et remarquable comme d’habitude
j'apprecie beaucoup Science4all bravo! cependant ce que vous dites ici sur les essais de medicaments est incomplet et inexact; si la Phase 1 de ces essais consiste en effet a explorer la pharmacocinetique du medicament expérimental chez des volontaires sains, les Phases 2 et 3 consistent à le tester chez des patients effectivement porteurs de la pathologie concernée et dans le recueil d'effets secondaires définis très extensive (tout incident leger ou grave, qu'il soit attendu ou non, au cours de l'essai et même après); il y a beaucoup à dire et beaucoup de critiques à émettre quant à ces essais médicamenteux, notamment sur l'influence de la politique industrielle des Pharmas, mais pour les points techniques que je viens d'énoncer, il n'y a aucune ambiguité
Hello, Question :et si la combinaison de methodes permettait de mieux comprendre ce qui nous entoure ? Par exemple, que penses tu du macroscope (un outil de Joel de Rosney inventé dans les annees 70) pour decrire un systeme complexe au prealable dune analyse statistique multivariee. Est ce que cela permettrait d optimiser les chances de trouver les causes explicatives d une variable ?
Super vidéo !
Pour la partie concernant la science par réfutation, il me semble que tu confonds deux choses : la pratique/utilisation de la science et son but. Quand on dit que la théorie de Newton est "réfutée", cela signifie qu'elle n'est pas empiriquement adéquate et qu'on l'a remplacée par la théorie d'Einstein qui fait des prédictions plus précises : on parle du point de vue du progrès scientifique/du but de la science de former des théories qui s'améliorent dans leurs prédictions au fil du temps. Mais cette "réfutation" ne veut pas dire que la théorie n'est pas utilisable en pratique dans un certaine cadre. La théorie de Newton est une approximation (de celle d'Einstein) qui reste valable et pratique pour faire des calculs dans un certain domaine de phénomènes.
En résumé, la science par "réfutation" (bien que ce critère ne soit pas absolu comme le montre la thèse de Duhem-Quine) nous permet de progresser graduellement vers les meilleures théories mais ne nous indique en aucun cas celles que l'on doit utiliser en pratique ! Tu critiques donc, à mon avis, une caractéristique de la méthode scientifique qui n'en est en fait pas une.
Pour avoir étudié la sociologie, cette (excellente) vidéo soulève 2 débats récurrents :
-Au sein de la communauté scientifique, certain tente de résumer les connaissances que l'on a sur le social à ce qu'on peut produire avec une méthode de p-value. Mais comme tu l'as dis, ça réduit tellement le champ de la connaissance que ça ne peut qu'être insatisfaisant. De plus on a régulièrement le problème du WEIRD (tu m'as fais découvrir le terme) : les conclusions d’expérience en laboratoire sont difficilement généralisable, mais c'est beaucoup de crédibilité scientifique pour pas cher. Et par conséquent : c'est de plus en plus encouragé en terme de financement.
-Lorsque parle de la recherche en sociologie avec quelqu'un qui n'y ai pas familier, on lui donne des règles qui sont des "approximation suffisamment satisfaisante de la réalité". Et la manière d'enseigner les sciences habituellement (comme quelque chose de très précis et d'absolu) créer des réactions de rejet de cette science. Les gens se disent "moi la règle ne marche pas sur un cas que je connais, donc la règle doit être fausse".
Dans un cas comme dans l'autre on arrive à la conclusion :
Bayes doit être plus enseigné, parce que Bayes c'est cool.
Est-ce que, selon vous, Lê, l'apprentissage non-supervisé (par une IA) peut être vu comme le premier cas dans l'histoire, d'une approche bayésienne plutôt que fréquentiste, et qui est quand même applicable en pratique à des situations multifactorielles et complexes ?
Merci beaucoup pour cette série de vidéos très intéressante qui tente de nous expliquer la méthode scientifique et ses limites et qui nous rappelle aussi qu'il nous faut toujours se questionner sur tout.
Toutefois il y a des points qui de mon point de vue viennent brouiller le message. Je les expose de façon à proposer des axes de réflexion, d'amélioration.
Pourquoi sur un sujet aussi important et sérieux que la définition du savoir humain, pourquoi utiliser des traits de types qu'on retrouve dans les documents "complotistes".
Musique et grosse voix qui font peur/titres et images choc/"Enormes travers" de la méthode scientifique/sensationnalisme.
Pour des non spécialistes comme beaucoup d'entre nous j'imagine, la chaine s'appellant tout de même Science for all, on peut réellement ressentir un discrédit total lancé sur toute la science en général.
Le ton vers 7:00 me paraît beaucoup plus propice, mais cela reste mon point de vue bien entendu.
Autre point, pourquoi dire :
- à 3:25 : il est faux de conclure que la lune n'a pas d'influence sur les naissances
- et 35secondes plus tard : dire que l'effet est tellement négligeable et qu'il est plus judicieux de dire que l'effet n'existe pas (?)
Cette vidéo d'hygiène mentale est là pour vulgariser donc éduquer le grand public, à donner un minimum de méthode scientifique.
Et sa critique revient quelque peu donner raison à ceux qui pensent (par intuition plutôt que par raisonnement) que la lune a bien un impact très significatif.
Je veux dire par là que la critique de la méthode scientifique est plus que bénéfique et importante pour les gens qui la comprennent déjà pour qu'ils s'améliorent et passe au niveau au-dessus,
mais pas pour la cible du public d'hygiène mentale à mon avis.
Autre point, pourquoi critiquer la "suspension du jugement", déjà parce que c'est temporaire et parce qu'il me semble que c'est surtout pour prendre le temps d'écouter les autres, plutôt que de les renvoyer de
façon rapide et peu courtoise. Il me semble que c'est ce qui a cruellement manqué à tous ces mathématiciens qui ont rigolé au visage de Marilyn vos Savant.
Il y a probablement de nombreux biais qui me font penser ainsi, mais il m'a semblé utile de partager mon avis qui peut être partagé par d'autres.
Merci encore pour toutes ces vidéos très intéressantes dans tous les cas et en particulier celles sur #debattonsmieux que je trouve formidables
J'ai hâte de voir la vidéo sur le rasoir d'ockham et de voir les pistes qui permettraient d'aboutir à une nouvelle méthode ultime des sciences.
Merci pour ces 4 dernières vidéos qui m'ont "rafraîchi" et "ré-éclairé" sur l'intérêt des vidéos précédentes qu'il va falloir que je ...révise vite ! :-)
Y-aurait-il des réponses "bayésiennes" plus pertinentes ,donc, que la p-value (qui paraît bien pourtant ; et malgré tout, ses carences peuvent inquiéter) ?
Bonne continuation.
Attention aux raccourcis sur les essais cliniques, seul les essais de phase 1 sont fait sur des patients sains type homme de 30 ans et il ne s'agit en aucun cas de prouver l'efficacité du traitement ici mais l'absence de danger avant de faire des essais chez les malades où l'on ciblera plus les patients concernés par la suite. Ta manière de présenter les essais cliniques est bien trop rapide et ne prends pas assez de précaution, et quelqu'un ne se renseignant pas pourrait en conclure que les médicaments ne sont pas testés sur les patients concernés par le traitement.
Cependant les extensions d'indications peuvent poser problème, par exemple quand on décide d'indiquer un médicament pour une autre pathologie que celle initiale ou le socle de données statistiques peut être plus discutable.
Carapuce Pollenski clairement. D'autant que la population ou un effet est vu est celui dans lequel doit être prescrit le médicament, idéalement.
pour appuyer ton propos, je rajouterais que c'est aussi oublier toute la phase 4 (pharmacovigilance et pharmacoépidémiologie)...
@Damien Effectivement.
@Carapuce Pollenski La critique ne tient pas vu que c'est bien ce qu'il dit, et que "l'absence de danger" peut être différente entre un groupe test d'hommes de 30 ans et des patientes âgées...
@Patrice P Personnellement, même si je suis très intéressé par ces notions de recherche, science, zetetique etc, je me considère au niveau débutant/novice. Et justement ce que je comprends du propos est de dire "on ne le fait pas assez, ces questions sont cachées par l'influence des statistiques etc...": or, pour ce qui est de mon expérience personnelle, depuis mes études de kinésithérapie (qui n'est pourtant pas la discipline la plus avancée en termes de recherche...), je suis au courant (et cela était présenté comme la base de la base) la recherche autour des traitements est construite sur le modèle PICO et donc que les conclusions se limitent au PICO!!!! De ce fait, lorsqu'un test ou un traitement nous était présenté (et je le vois encore très majoritairement dans les formations continues que je suis) il nous était toujours présenté les limites de celui ci (statistiques certes, mais presque surtout les populations sur lesquelles il a été étudié/validé, ses prétentions en termes d'effets cliniques etc). Dans la même veine, cela allait même jusqu'à par exemple nuancer des tables de données de références (Par ex, les amplitudes articulaires de référence) en nous précisant qui les avait établies, sur quels types de personnes, voire quelle population de quel pays etc. Bref, je me considère comme un débutant, et pourtant certains points du propos en lien avec la santé me paraissent être une caricature presque grotesque de ce que je vis au quotidien!!! Et c'est sans doute ce qu'ont voulu exprimer les personnes ci-dessus également.
Et je ne m'attarde même pas sur la notion de "science pédante qui disqualifie à tout va d'autres disciplines de pseudoscience" où entre autres le mot science n'est par exemple que vaguement définie à la fin (de mémoire R.Monvoisin dénombre au moins 5 définitions différentes du mot science). Ou d'autres points qui de ma petite expérience insignifiante me paraissent caricaturaux...
J'ai l'impression qu'au delà de nous transmettre des connaissances, tes vidéos te permettent d'éclaircir et de matérialiser tes propres idées. Tout le monde y gagne au final :)
Au fil du temps, j'ai fini par ne plus parler de "méthode scientifique" à causes des différentes acceptions du mot "scientifique" :
Ce que l'on appelle la méthode scientifique s'applique en général à la méthode que l'on utilise pour tester une hypothèse. En général, quand on parle de "grand scientifique" on parle d'une personne qui a proposé une nouvelle hypothèse, pas de quelqu'un qui a très bien validé l'hypothèse de quelqu'un d'autre. Bref, le coeur du travail du chercheur n'est pas décrit par ce que l'on appelle "la méthode scientifique".
L'intérêt de la "preregistration" est de permettre d'avoir accès aux résultats négatifs. Ses résultats sont désignés "négatifs" car ils n'ont pas permis de réfuter une hypothèse Ho. Or dans le cadre d'une autre hypothèse, la même expérience pourrait être utile à estimer la validité d'une autre hypothèse (très courant en biologie cellulaire et moléculaire). De plus, l'accès aux résultats négatifs éviterait qu'une autre équipe de chercheur teste à nouveau la même hypothèse alors qu'une autre équipe a déjà vérifiée qu'elle est fausse sans le publier. Les plateformes de "preregistration" existent depuis plusieurs années notamment en recherche clinique.
J'aime beaucoup la vidéo mais quelque chose me fait tilter. La science à l'heure d'aujourd'hui semble ne pas être parfaite et un bon moyen d'y remédier serait de reformer la méthode par p-value voir même de changer complètement de système. Cependant, on a pu comprendre que certains phénomènes ne pouvaient pas forcément être décrits par un modèle qui soit assez simple pour pouvoir être exploité. On préfère donc utiliser une théorie qui approche le véritable modèle car sa simplicité permet de pouvoir en déduire des résultats. Or la science comme je crois comprendre est un système également très complexe où éviter les biais méthodologiques ou conséquences de la loi des probabilités semble presque impossible. Cela reviendrait à devoir changer tout un système qui déjà peine à changer (en commençant avec le fameux problème des publications qui ont engendré sci-hub et de nombreux procès) tout comme les scientifiques qui croient en cette méthode et qui l'appliquent. Ainsi, ne serait t-il pas mieux de conserver la p-value, en dépit de ses points faibles ? J'entend que même si cela semble être une sorte de développement limité d'une méthode qui serait moins sensible aux défauts de sa sœur (mais pas sans car on ne cherche pas à savoir si elle en est exempt comme le point 2 le suggère ;) ), on peut quand même arriver à des résultats satisfaisants pour au moins ouvrir au sujet. Est ce que essayer d'utiliser une meilleure méthode mais nouvelle et très voire trop complexe ne créerait pas un effet qui rebuterais les scientifiques à déjà se lancer dans la recherche mais aussi à publier. Ce que je veux dire c'est que malgré les défauts de la méthode par p-value, elle apporte du bon. Après c'est peut être aussi un biais (même très probablement ^^) que de vouloir rester (je parle pour les défenseurs, moi je (tente) de réfléchir et de peser le pour et le contre à une méthode pas optimale mais plus simple et qui donne une bonne intuition de ce qui est publié (en fait je me rends compte que la p-value est sensible aux extrêmes tel que le 0 et l'infini et que mathématiquement cela a du sens de la dénigrer mais pour les biologistes je comprend que ça ait moins d'importance) ou un modèle qui détiens une sorte de vérité et qui aura une rigueur mathématique mais qui aura aux premiers abord une image de modèle complexe imbitable. La question : est ce que on a vraiment besoin de réformer la science pour qu'elle reste exacte et continue à faire avancer l'humanité ?
Série de vidéos très intéressante, c'est presque frustrant de devoir attendre 2 semaines à chaque fois.
Tu sembles donner beaucoup d'importance à la p-value, alors qu'elle ne me semble pas si hégémonique en sciences. Peut-être est-ce parce qu'elle a été beaucoup mise en avant par les vulgarisateurs scientifiques récemment?
Il me semble que beaucoup de disciplines scientifiques utilisent plutôt des méthodes de type régression (de manière très générale) qui vont justement plutôt donner une taille d'effet comme tu en parlais. Par exemple, dans mon propre domaine (épidémiologie environnementale), les papiers rapportent des risques relatifs plutôt que des p-value.
Du coup, considères-tu toujours ceci comme du fréquentisme? Après-tout, on modélise ici une espérance conditionnelle. Je dois avouer que les limites entre fréquentisme et bayésianisme restent assez floues pour moi.
Excellente vidéo, comme d'habitude. Déclarer comme certain que l'économie n'est pas une science, vient surement de l'usage qu'il en est fait. L'économie est une science descriptive, comme l'histoire, l'archéologie. Le problème, c'est quand on veut l'utiliser comme une science prescriptive. Cela occasionne des simplifications comme les théories de macro-économie, que l'on veut ensuite appliquer par décision politique. Comme le remarquait déjà Henri Poincaré, il est impossible d'agir réellement en économie, car le nombre de variables est égal au nombre d'individu appartenant au groupe étudié. En plus, chaque individu réagit à l'information. C'est encore pire que l'étude du climat, un peu comme si le fait d'annoncer de la pluie, changeait le climat lui-même.
L'économie est bien une science, mais l'usage qui en est fait, et les théories qui préconisent telle ou telle action politique la décrédibilise. L'économie c'est l'étude de l'action humaine, voire, de façon plus précise, l'étude du résultat de l'interaction d'une multitude d'individus.
Salut,
Alors je viens de commencer tes vidéos sur la méthode scientifique en relation avec la p-value. C'est du super travail bravo ! Bon j'ai pas tout regardé dans l'ordre mais dans les quelques vidéos que j'ai regardé j'y ai relevé un problème qui me semble majeur : tu n'expose rien de concret. C'est uniquement du théorique sur ce qui serait mieux de faire à la vue de la qualité de la recherche actuelle. Mais j'imagine que des personnes se sont déjà penchés sur ces différents problèmes et ont donc testé les quelques solutions que tu proposes. Je trouve ça extrêmement abstrait la plupart du temps. J'ai sûrement loupé un paquet d'infos dans tes plus anciennes vidéos mais ça me semblait important à souligner. La très bonne continuation en tout cas :)
Vraiment un excellent épisode. Très inspirant. Courageux aussi. Et force de proposition : oui, les agences de santé et institutions de contrôles s’expriment de façon alambiquée et incompréhensible sur les « faibles doses ». Un peu par démagogie ( pour ne pas contredire les lanceurs d’alerte) , un peu par repentance des erreurs d’appréciation du passé ( amiante...) , un peu aussi par crainte de se tromper : elles gagneraient donc à s’exprimer en niveau de crédence, comme des Bayesiens 👍
En fait un bon modèle scientifique c'est pas forcément un modèle juste, c'est surtout un modèle dont les limites sont clairement connues. Du coup, les prédictions s'effectuent dans le cadre de ces limites, et on choisira un modèle facile à calculer tant qu'on est conscient qu'on doit rester dans les limites.
Existe t il une methode pour definir une limite ? Une fois qu on en a pris conscience des limites : comment explorer au dela ?
@Gregory Miclot a priori je dirais qu'il faudrait construire un modèle théorique cette fois-ci, qui peut permettre de justifier un modèle expérimental. Ce modèle est basé sur un ensemble d'hypothèses, et il faut vérifier dans quel cadre ces hypothèses sont vraies, cela correspondrait aux limites de notre modèle. C'est selon moi la façon la plus saine de légitimement extrapoler un modèle et savoir jusqu'où il est vrai. Puis pour explorer au delà, ben il faut rechercher des hypothèses plus vraies semblables dans le nouveau cadre d'étude.
Les lois de Newton sont "fausses" mais on peut encore faire des prédictions d'une précision incroyable en les utilisant et je trouve cela fascinant ! Cette vidéo aussi était fascinante d'ailleurs.
5:41 Le problème des effets secondaires qui apparaissent dans la population générale mais pas dans les tests en labos me font penser aux difficultés qu'ont rencontrés les malades de la tyroïde avec la nouvelle formule du Lévothyrox, alors que ces mêmes problèmes n'existaient pas dans les tests en laboratoire...
Il existe le même problème avec l'un des génériques de l'Aerius. L'Aerius est un antihistaminique qui a tendance à rendre somnolent, ce qui fait qu'on conseille généralement de le prendre le soir. Bref, cet effet secondaire est connu et référencé. Il se trouve que je n'ai jamais tellement subit cet effet avec l'Aerus mais, pour une raison ou une autre, l'un des génériques me rend somnolente pendant environ 20h de suite après la prise. Soit... Le pharmacien ne voulait pas me changer ma boite pour me donner de l'Aerius arguant que c'était dans ma tête, mais bon, j'avais quand même faillit renverser un môme donc même dans le cas ou ce serait vraiment un effet nocebo, ca aurait (litteralement) fait une belle jambe au gosse. J'ai sorti mon portable pour lui proposer d'enrregistrer son refus oral afin de me protéger en cas d'accident et le pharmacien a évidemment prit peur et m'a donné l'Aerius.
Ensuite je suis allée voir sur Internet pour comprendre pourquoi cet effet secondaire et je suis tombée sur le site du générique en question, ils avaient pris la peine de faire une page de débunking pour expliquer que ces histoires de somnolence accrue étaient dans nos têtes et n'avaient aucune réalité physique. C'est à dire que le laboratoire s'est retrouvé avec tellement de personnes qui disaient que le médicament avait cet effet secondaire là qu'ils en sont venu à faire une page pour dire que toutes ces personnes, qui ne s'étaient pas concertées, se trompaient.
Je trouve ça admirablement beau.
Et puis, ma foi, que ce soit un effet de la molécule ou un effet nocébo importe peu au final: il vaut mieux que je prene l'Aerius, même s'il est plus cher pour la sécu, plutôt que je sois somnolente 20h sur 24 avec tous les risques d'accidents que cela comporte.
Voilà: une belle combinaison des travers de la pure réfutation possiblement accolée au travers de sous-estimation de la dangerosité réelle d'un effet nocebo probable.
Science4all merci de partager tout ce savoir, tu expliques vraiment bien. Je suis cependant heurté par un gros détail concernant la façon lapidaire dont tu discrèdites l'homéopathie. Tu t'appuies sur le fait que l'efficacité des médecines dites "conventionnelles" est largement prouvée. Ok. Cela n'empêche pas que d'autres voies soient possibles, non ? As-tu oublié que la médecine conventionnelle rapporte des milliers de fois plus que l'homéopathie, as-tu inclus cela dans ton estimation de la P-value significative ? Tu le dis toi-même : Lorsqu'on veut prouver une proposition, il est facile de produire une immense quantité d'études pour n'en retenir au final que certaines ... En l'occurence celles qui rapportent le plus à ceux-là même qui financent lesdites études. Je suis heurté par la façon dont nombre de gens qui n'ont jamais pris d'homéopathie prétendent savoir mieux que moi ce que cela me fait (juste du placebo) sur la foi d'études partiales car elles sont conditionnées par des intérêts qui se chiffrent en centaines de milliards d'euros chaque année. Ton statut de mathématicien te donne-t-il la moindre compétence en médecine ? Par exemple prend connaissance des récentes interventions de Luc Montagné, prix Nobel de médecine, auprès de l'assemblée nationale, et attaque toi à réfuter ses propos ! Cela serait beaucoup plus significatif ... Tout cela dit avec beucoup de respect et encore merci.
C'est la première fois que je regarde tes vidéos. Je suis aussi convaincu qu'il faut toujours se poser des questions pour voir, si possible, toutes les répercussions qu'une affirmation dite scientifique peut avoir.
Je suis aussi convaincu que dans bien des cas, le poids de l'argent (€ ou $) fausse les données et que pas mal de "scientifiques" sacrifient le fait de se poser des questions cruciales pour de l'argent... C'est bien de pousser les gens à l'esprit d'analyse, continu comme ça, mais si possible en parlant moins vite 😁
4:05 il y a un détail qui n'est pas traité ici. Effectivement, il est possible de détecter un effet statistiquement significatif mais négligeable d'un point de vue théorique. Cependant, cela est en partie dû au fait que l'hypothèse nulle a été formulée comme une différence entre les moyennes = 0. Or, si l'on revient aux fondements des tests statistiques d'hypothèses, comme dans la théorie de Fisher, c'est au chercheur de déterminer quelle hypothèse nulle est pertinente à tester, au regard de la théorie : cela peut être une différence = 0, mais cela peut aussi être une différence > à x par exemple.
Ainsi, il est possible de formuler une hypothèse nulle qui permet d'écarter d'office les résultats qui seraient statistiquement significatifs, mais négligeables d'un point de vue théorique.
Super (je dirais parmi mes préférées avec la série démocratie). Quelles questions nous posons nous ? Quel cadre de rigueur posons nous pour y chercher des réponses ? supers questions ! Dans les questions du #10 je relève un thème sur lequel j'ai travaillé. @Lê le "tri" post étude ; la pré-publication etc, j'ai proposé un protocole (pour ceux et celles que ça intéresse : https://fr.wikiversity.org/wiki/Projet:Journal_scientifique_libre) Il répond peut-être en partie aux pb listés dans #11, mais tkt Lê, les brouillons sont visibles (pour les épistémologues ce serait trop bête de les perdre), mais dans une couche d'historique rarement consulté apriori.
Moi qui suis scientifique pure, j'ai rarement vu un raisonnement aussi remarquable. Merci. J'ai peut-être maintenant un outil de plus, en plus de mon marteau, pour appréhender les études scientifiques.
Leeeee merci pour cette vidéo ! Je trouve ça excellent de ta part de questionner / critiquer ce qu on retrouve en stat comme etant le saint graal , la p value.
En physique il y a déjà une sorte de preregistration très répandue : c'est les proceedings. Je sais que toutes les disciplines font pas le même usage des conférences et proceedings, mais en physique en général les proceedings portent sur des résultats préliminaires, ou bien carrément sur l'exposé d'un projet de recherche à peine commencé. Il peut y avoir des exceptions, des papiers qui sortent directement peer-reviewés du jour au lendemain sans que personne ait entendu parler des recherches avant, mais en général c'est très rare, et c'est souvent très simple de retracer d'un coup de recherche internet (ou par les citations) l'histoire d'un projet à travers les proceedings précédents voire les publications intermédiaires. En physique des particules expérimentale ils ont même tendance à communiquer sur leur résultats préliminaires avant même l'étape d' "unblinding", ce qui est probablement un engagement encore plus fort que la preregistration, dans le sens où au moment de l'unblinding la méthode qui a été complètement validée en pratique produit d'un coup un résultat et qu'il est difficile de justifier de bidouiller cette méthode après coup pour avoir un résultat qui nous plaît plus (alors que la méthode proposée dans la preregistration est nécessairement un peu floue et ça laisse plus de liberté de s'en écarter un peu).
Tout ça va avec le fait qu'en physique on cherche rarement à répondre juste "Oui" ou "Non" plus une p-value comme le font typiquement les biologistes : un article "format biologie" avec juste moins de stat et des résultats préliminaires statistiquement non-significatif ça aurait probablement peu d'intérêt, un article de physique qui montre comment telle ou telle méthode s'adapte bien à ce projet et à quel rythme les barres d'erreurs ont l'air de diminuer ça reste intéressant.
En bref, tous les modèles sont faux mais certains sont utiles or la p-value ne juge que sur la premiere partie, ce qui est un peu stupide vu que c'est une quasi tautologie :p.
Discuter de si le glypho a un effet n est pas le sujet, il est juste utile de dire qu'il en a pas !
J'attends l'épisode de l'epistemologie bayesienne appliquée au test rando controlé :p (facteur de Bayes et tout)
Oui, go Bayes Factor ! #TeamBayes
La fin de ton travers n°3 me fait penser aux diverses transformées de Fourier (continues, discrète et temps discret) dont la dernière est utilisé à foison dans matlab et qui d'un point de vue purement mathématique est fausse, mais qui donne des résultat précis a plus de 8 chiffres après la virgule
Le grand procès de la science ou plus communément la grande justification pseudo scientifique devrais s inspirer de tes vidéos pour être plus crédible et pertinente , encore merci à toi pour tes enseignements :)
Salut. Si la science en générale et la compréhension du fonctionnement de notre monde m'intéresse, c'est particulièrement la médecine qui est au centre de mes préoccupations.
Tu sembles dire qu'affirmer que l'homéopathie n'a pas d'effet au delà de l'effet placebo à cause d'études aux résultats non significatifs n'est pas correct, alors que l'explication physico-chimique l'est d'avantage.
Or en médecine, on s'intéresse d'avantage aux effets qu'à l'explication (NB : attention, je ne dis pas que l'explication biologique / chimique / physique n'est pas importante, elle fait d'ailleurs partie des critère de Hill et permet de spécifier encore d'avantage les effets des thérapeutiques). Si quelque chose fonctionne avec une balance bénéfice risque favorable mais qu'on ne saisi pas tous les moyens d'actions, on va tout de même l'utiliser.
Donc si finalement l'explication scientifique n'est pas le critère principal de l'utilisation d'une thérapeutique et que l'outil de la p-value et donc de l'efficacité propre de la thérapeutique (principe actif, acte chirurgicale etc ...) n'a pas grande valeur à tes yeux (alors même de l'évolution de la qualité et de l'espérance de vie obtenue ses dernières décennies semblent indiquer que la recherche obtient de formidables résultats), on utilise quoi ?
Il me semblait que Darwin avait passé une bonne partie de sa vie à essayer de rejeter sa propre théorie.
Je suis étonné par ces travers. Le principe scientifique n'exclut pas le pragmatisme. C'est le raisonnement et l'intuition scientifique qui mènent aux résultats.
J'ai l'impression que nous sommes en présence d'une rupture d'approche dans la méthode scientifique qui ressemble étrangement à la rupture d'approche de la vie dans les générations.
C'est rigolo.
C'est très intéressant et très instructif. Mais il y a des points avec lesquels je ne suis pas d'accord.
D'une part les traitements ne sont pas testés uniquement sur des patients sains en parfaite santé. C'est la première phase des essais cliniques pour étudier d'éventuels effets indésirables. Après quoi les médicaments doivent prouver leur efficacité face aux traitements en vigueur, si il y en existe déjà, sur des patients malades (et donc parfois des vieux).
Par ailleurs effectivement une étude peut se tromper et rejeter une hypothèse vraie. Et une infinité d'étude peut rejetter une hypothèse vraie une infinité de fois. D'où l'importance des méta analyses qui se penchent sur un grand panel d'études sur un même sujet et qui permettent de relever les problèmes de certaines d'entre elles et de juger de l'ensemble des résultats avec un certain recul. À priori à moins que tous les scientifiques ayant jamais travaillé sur un sujet avec la méthode scientifique soient tous des imbéciles incapable de raisonnements critique sur leurs propres résultats.. On permet malgré tout d'important progrès.
Tu donne bien trop l'impression de vouloir balayer d'un revers de manche l'ensemble du travail de la communauté scientifique.
Alors ? Après les problèmes, on attend avec toujours plus d'impatience les SOLUTIONS !!! :-)
Peut-on parler d'effet imperceptible, ou d'effet imperceptible par rapport aux hypothèses avec lesquelles on l'a comparé?
Voilà un épisode stimulant mais qui ne va certainement pas manquer de susciter des réactions critiques.
Pour ma part, j'ai tiqué sur ces points:
-D'abord sur le fait de mettre sur le même plan les théories économies et la théorie de Newton. Cette dernière a démontré son adéquation approximative à la réalité dans un certain nombre de cas,, ce qui est très loin d'être le cas pour les théories économiques.
-Même d'un point de vue réfutationniste, on peut parfaitement utiliser la théorie de Newton, à partir du moment où on a besoin d'une bonne approximation . La proposition "la théorie newtonienne est une bonne approximation de la mécanique céleste" n'est pas réfutée
-Darwin a explicitement dit qu'il se forcer à noter les faits contredisant ses théories parce qu'il avait constaté qu'on avait plus tendance à retenir celles qui les confortent(il avait conscience de biais de confirmation!)
-Le lien entre le fréquenttisme et le réfutationnisme me semble tpas franchement évident.
-Je ne comprends pas l'utilisation du mot "crédence", à chaque fois que je l'entends, je le remplace mentalement par "confiance" ou "degré de confiance", et je trouve que cela fait beaucoup plus sens.
« crédence » est un anglicisme, la traduction du mot anglais credence devrait plutôt être crédit ou crédibilité ou croyance ou comme tu l'as suggéré degré de confiance
Sinon je suis bien d'accord avec toi sur la critique. De manière générale, je fais confiance à Lê pour les maths (n'étant pas aussi expert que lui), mais adopte une posture sceptique sur le reste, notamment vu le risque de paralogismes de l'homme de paille de ces dernières vidéos (même s'il a déjà mentionné que les postures idéalistes qu'il présente ne sont pas appliquées tels quels dans la réalité, mais il n'a pas vraiment insisté sur ce point). J'attends un peu de voir où il veut en venir ; notamment la critique qu'il pourra apporter sur la science telle qu'elle est pratiquée actuellement et la place du bayésianisme dans tout ça, puisque c'est le sujet de cette série.
Je suis perturbé et deçu par la confusion entre pensée scientifique et p-value, comme s'il s'agissait de 2 concepts interchangéables. Bien au contraire, la p-value est une PERVERSION de la pensée (méthode) dite scientifique, par des gens qui ne comprennent point la logique, et donc la méthode scientifique, et qui tirent le plus souvent des conclusions insensées.
Par example il est insensé et une trahison de la méthode scientifique d'examiner INDIVIDUELLEMENT chaque pesticide, quand il y a de toute evidence un effet "cocktail" par plusieurs interactions entre eux mêmes, les vivants et l'environnement.
8:08 :
Tout dépend de la fondamentalité de cette poignée, pour te donner un exemple ; si je te demande d'expliquer toute les structures possible de l'univers (matière seulement) avec seulement une centaine de point particulier tu peux le faire à partir du moment où tu connais l'existence des atomes.
Pour te donner un autre exemple ; le jeu LoL à une quantité de combinaisons possibles assez peut soutenable intellectuellement parlant, mais il suffit de faire ressortir les bases (hors règles comme aller casser le nexus ennemis) pour que les bonne hypothèses ressorte (le bon stuff sur le bon perso qui fait les bonnes actions au bon moments), ces bases sont :
1/ Se déplacer sur la map.
2/ Rester en vie pour pouvoir se déplacer sur la map.
3/ Utiliser les sorts et les auto-attaques pour se défendre lors des déplacement sur la map.
4/ Gagner des golds pour subvenir au besoin cité au dessus.
Juste avec ces 4 points il est possible de déterminer à la louche (environ 5% de précision sans calcul poussé juste au visu), tout choix fait par un joueurs dois être fait dans le but d'optimiser ces points pour son perso ; pour le 1/ il dois acheter des botes le plus rapidement possible, pour le 2/ il dois acheter de la résistance et des hp, pour le 3 il dois acheter de quoi améliorer ses stats agressives et enfin pour le 4/ il dois farmer. Les facteurs fluctuant sont les rôles et les stats principales ça ajoute environs une 20ene de possibilité et après c'est de l'adaptation, pour ce dernier point ça pourrait être compliquer mais une fois qu'on as une bonne database le choix parmis la 20ene de possibilité et l'adaptation de ces choix pendant exécution se détermine en maximum 5 point par adversaires. Normalement avec la database tu te retrouve avec maximum 2 adaptations possible sur la 20ene dans le stuff, le corestuff à 3 items + bottes et les max 25 adaptation possible en sachant que certaines situation suppriment obligatoirement des adaptations. (normalement en possibilité à calculer ça fait max (4+(1/10))*25, on tourne à max 100 possibilité pour une situation donnée, ce qui réduit par rapport au trilliards de possibilité qu'on as en abordant le jeu au début.)
Bref tout ça pour dire que tout dépendant de la fondamentalité de ton choix d'axiomes et c'est pareil pour l'écologie ou les autres domaines complexe, il est assez simple d'avoir "à la louche" les échantillons de bonnes réponse, par exemple quand le train de fret perpignan-ringis est supprimé pour être remplacé par des camions t'as pas besoin d'un doctorat pour voir que c'est du caca et plus ta database est massive plus tes axiomes "à la louche" donneront des résultats précis.
(Et je vois venir le "oui mais quand tu fais de la science tu prend pas des axiomes "à la louches".... !" ; tg, les axiomes sont quasiment toujours choisi à la louche et pire ils peuvent être choisi pour répondre à un cas particulier, ce qui est le cas de toutes les sciences actuellement et c'est le plus gros problème de la théorie du tout.)
10:00 :
Le biais du survivant.
19:48 :
Faut voir les science comme un deck de carte magic (hearthstone ect.), sur toutes les sciences possible tu vas avoir un nombre de cartes non terrains (axiomes) assez grand, mais chaque carte à certaines caractéristique ; artefact, sort, équipement, créature, couleur associées (terrains), coup de la carte. Si bien que tu dois choisir tes cartes pour ce que tu veux faire, tu peux choisir de jouer un deck mono, double ou triple colo, mais tu vas faire attention au prix des cartes, certaines cartes demandent beaucoup de mana d'une couleur donc tu sais que tu ne pourras pas les jouer avant un bon moment, si ton deck échou tu dois pouvoir le mettre à jour pour qu'il puisse répondre à la situation (wait mais c'est pas ce qu'il y'a de pire juste au dessus ? Oui mais en général si tu veux peser ton kg de viande tu vas pas utiliser un volt-mettre, quand tu sort d'un domaine de ton deck change ton deck, par exemple tu commence avec économie et environnement, si tu sort de l'économie pour aller sur la sociologie, ça sert plus à rien de garder la partie de ton deck économie, la seule chose qu'il faut c'est le stipuler pour la vérification et vérifier si la suite est bonne, en gros faire des deck de deck.).
Re hello, le hasard existe t il vraiment ? Quand on croit le voir : n est il pas simplement due au fait que l on mesure (plus ou moins precisement ) les mauvaises variables explicatives ?
Super vidéo, merci.
Sur le principe de réfutabilité, je trouve que tu réduis trop à la réfutation par p-value, on l'entend en général dans un sens plus large et nuancé qu'un simple test d'hypothèse. Ton discours ouvre un peu la porte à des gens qui essaient de faire passer leurs pratiques pour scientifiques, alors que les questions importantes qu'ils se posent et qu’ignore la science (dieu, métaphysique, morale etc.) ne peuvent faire l'objet d'aucune expérience. Le principe de réfutabilité à mon sens ne doit pas être entendu comme un impératif total, bien des aspects d'une théorie physique sont irréfutables, en revanche certaines conséquences au moins doivent l'être. En effet, si rien de ce que prédit la théorie n'est réfutable (i.e., peut faire l'objet d'une détection quelconque) ou si la théorie ne prédit rien du tout, rien n'empêche de considérer comme scientifique des théories stipulant l'existence d'entités indétectables, de volontés externes au réel, etc.
Le principe de réfutabilité en termes Bayésien reviendrait je pense à ne considérer que les théories qui soient suffisamment expérimentables de sorte que l'on puisse mettre à jour leur crédence sur la base de données observées. Autrement, si rien d'observable ne permet de mettre à jour la crédence en ces théories, on reste bloqué sur notre probabilité a priori, qui reste à la discrétion de l’appréciation de chacun. (C'est un problème similaire à avoir une proba a priori nulle ou de 1, on ne peut plus mettre à jour la crédance).
Par ailleurs les disciplines que tu cites comme étant souvent non conformes à la méthode par p-value sont tout de même considérées comme des sciences. Bien sûr on ne peut pas faire un test randomisé en histoire, mais des analyses quantitatives (ou non) des sources permettent d’invalider certaines affirmations et se forger une idée plus probable du réel. Il y a une forme de réfutabilité, de confrontation au réel.
@Daniel Pourquoi la psycho ?
@Fetilu09 Oui en effet c'est pas clair. Je ne pensais pas à la psychologie moderne, mais la psychanalyse qui a eu en son temps pas mal de prétention scientifique.
@Daniel Je pensais qu'elle prétendait ne pas vouloir être une science parce que c'était impossible de se servir d'un outil pour analyser l'Inconscient ?
@Fetilu09 En effet le dicours actuel des psychanalystes ne semble plus prétendre à la scientificité, mais il me semble (mais je peux tout à fait me tromper) qu'à ses débuts, la psychanalyse avait une prétention scientifique, notamment par le fait que Freud était médecin et les psychanalystes de cette mouvance aussi. Je crois que K. Popper avait introduit la notion de réfutabilité ou falsifiabilité justement pour traiter de la scientificité de la psychanalyse (et du marxisme aussi).
@Fetilu09 Sauf erreur de ma part, psychologie et psychanalyse ne sont pas la même chose, et si la psycha est très controversée (irréfutabilité, tout ça), la psycho, elle, a des fondements solides
Je ne peux que suivre les critiques proposées sur les critères de réfutation, mais cette critique ne prend son sens qu'après avoir compris les principes de la méthode scientifique, y compris le critère de réfutabilité popérien..
Il faut, me semble t'il, continuer de l'enseigner, comme l'on enseigne beaucoup de théories approximatives a l'école, avant de progressivement intégrer d'autres notions...bien sur on peut aller un plus vite que nous le faisions par le passé, ne plus prendre les étudiants pour des imbéciles ...
Encore merci pour ces vidéos tout simplement remarquables ...
des questionnements bien nécessaires , d ou l utilité d un partages des données... et du travail de plusieurs équipes sur un lots de données. superbe video !!!!! merci
Je réitère mon commentaire de la vidéo précédente. Tout ce que tu décris est juste mais est déjà pris en compte dans les recommandations de planification de la recherche. Tu peux par exemple pour les ecr regarder le consort 2015. Pour les essais diag le stard et il existe des recommandations en biologie en oncologie etc etc. Au besoin je te les envoie tu n’as qu’à demander.
Ces recommandations ont été faites justement pour palier aux problèmes que tu abordes et qui sont connus et traqués depuis plus de 20 ans maintenant (j’ai oublie la date de la première version du consort).
Pour la France tu as la loi jardet qui encadre la recherche et chaque planification de recherche doit être déposée devant un comité d’éthique. Sans quoi elle ne peut être publiée. En fait c’est tellement pointu désormais que dans le biomédical seuls les labos ont les moyens de financer cela.
Enfin de nouvelles générations de personnes bien formées seront à la tête des projets de recherche dans 20 ans. Et seront secondées par des personnes probablement encore mieux formées surtout si entre temps elles ont appris à ‘mieux penser’ ;).
En tout cas merci à toi
J’espère que les scientifico sceptiques ne tomberont pas sur tes vidéos car leur tendance à s’approprier tout ce qui va dans leur sens sans aucune retenue ferait fureur. Et quel argument d’autorité en plus avec quelques centaines de milliers d’abonnées !
Bref désolé d’avoir été si long
@Yann Tual Dans une prochaine vie alors ;-)
@imho tep il est important de définir chacun ce que nous attendons d'un échange, puis de mettre en oeuvre les actions permettant d'aller vers ce but, avec l'éclairage de la science pour guider ces actions...
@imho tep Peut etre devons nous nous poser la question du but de cet échange avant de savoir si il est utile de le poursuivre ou non ...
@Yann Tual le mille-feuille argumentatif est une stratégie souvent utilisé dans les discussions web, car il est très facile d'empiler des infos pour effrayer l'autre. Mais une discussion en direct est mieux, car détruit cette stratégie et l'on est capable d'analyser point par point
@Akram Benchikh El Hocine c'est en effet plus facile de le canaliser en direct mais le mille feuille apparaît souvent dans les échanges quels que soient leur forme.
Des recommandations de bouquins (ou de pdf en ligne, ça serait mieux pour mes sous :P ) traitant ce sujet de manière rigoureuse et motivée ? Je ne trouve rien à part des formulaires inintelligibles ou des grands pavés qui ne rentrent pas du tout dans le détail.
(niveau l3 - m1 grand max)
mhmmm petite remarque, vous semblez sous entendre que seules les approches fréquentistes peuvent faire du p-hacking ?
On peut parfaitement pratiquer d'autre méthode de hack sur bayes suffit de choisir le prior qui nous arrange... c'est pas franchement mieux ...
voilaaaa ! écoute le 4eme ! c'est très bien dit c'est l'argument massue du matérialisme : une hypothèse contraire au matérialisme devrait systématiquement être affublée d'une crédance infiniment plus faible que n'importe quelle hypothèse matérialiste.
et j'insiste sur le "infiniment" qui est pas une figure de style car absolument TOUTES les expériences scientifiques ayant prouvé l'existence d'une entité portent sur de la matière autrement dit 0 porte sur quelque chose qui ne serait pas de la matière et lorsqu'on divise par 0 ça fait quoi ?
Donc exit le libre-arbitre, exit dieu, exit le hasard. L'univers forme un tout et est la seule explication de son propre mouvement. Même les phénomènes sociaux ne peuvent être expliqués par des forces ne s'incarnant pas dans la matière (comme des normes ou des structures sociales) de la même manière que les "lois physiques" n'ont aucune existence réelle.
excellent. Merci. questionner la scientificité est excellent.
Français avec Pierre - 2019-06-24
Quel niveau quelle intelligence!!! Merci Ye! Pas besoin de marketing de com et tout le tralala, tu brilles par ta simple qualité tout simplement! Merci !