priz2note intro / études controversées

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# Module 2 : documents computationnels # Module 2 : documents computationnels
Rappel : c'est une question de communication
- collaboration scientifique pour produire
- traçabilité de ce qui est diffusé
- transparence sur le procédé calculatoire
## les mauvais exemples
1) Reinhart et Rogoff 2010 : growth in a time of debt
=> concluent que la dette réduit la croissance
On finit par leur demander leurs calculs, même si c'est des pointures...
"erreurs de programmation, exclusions de certaines données, pondérations stat non-conventionnelles"
(2013)
Malheureusement, ce genre de non-publication des calculs est courant en économie...
2) IRM fonctionnelles
2010 Benett et le saumon mort... détectent une activité cérébrale.
Une question de bruit dans ces machines, mais bon...
2016 : Eklund, Nichols, and Knutsson. "A bug in fmri software could invalidate 15 years of brain research"
Et bien sûr dans ce domaine, on ne peut pas se permettre de stocker trop de données...
(Heureusement, ils sont amenés à revoir à la baisse leur estimation, de 40k articles à 3600 articles potentiellement concernés.)
C'est un problème méthodologique, qui nuit à la vérifiabilité des calculs.
3) cristallographie
Geoffrey Chang étudie les protéines de bactéries résistantes aux antibiotiques (3 articles 2001-05)
Mais des résultats contradictoires arrivent d'autres chercheurs...
Il vérifie donc ses calculs et patatras, tout vient de 2 colonnes inversées dans son code.
(Erreur qui a eu le temps de se répandre...) -> rétractation de 5 articles !
Oncologie (1/2 d'études prestigieuses ne peuvent pas passer vers l'industrie),
psychologie (1/3 de repro ?)
=> Peu de domaines épargnés
Science : rigueur, transparence, remise en cause
(Première fois que je me plante sur des quizz !
Insiste sur la chronologie avec le politique/les lobbys : ils exploitent a posteriori,
leur influence n'est pas forcément primordiale.
Moins de transparence, c'est effectivement plus de lisibilité, vu la complexité des matières traitées.
)
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