Teasers

Série #Stats

La série #Stats est consacrée aux statistiques et aux probabilités, autrement dit à la philosophie. Pardon, je vous ai perdu? Oui, j’ai bien dit que les maths, c’est de la philo. Allez lire, et vous verrez par vous-même. C’est tous publics.

Si je dis « les fraises sont bonnes pour la santé« , il y aura toujours quelqu’un pour répondre « moi, je connais untel qui est allergique à la fraise… donc la preuve que non! ». Mais si je dis, « En général, les fraises sont bonnes pour la santé« , là, personne ne va me contredire. On comprend d’emblée qu’en disant « en général », j’autorise les exceptions. Le bon sens sais bien ce qu’est une généralité, mais l’oublie parfois, alors petite piqûre de rappel (j’espère que vous n’êtes pas allergiques aux piqûres?).

2. Généralisation du concept de généralité

Dans l’article généralités, on a vu qu’on peut faire des généralités en comparant des cloches. Peut-être me direz-vous: oui, mais lorsque par exemple je veux savoir si les allemands aiment plus les fraises que les français, je ne vois pas trop comment je pourrais dessiner des cloches. Comment fait-on dans ce cas là?
PS: Si vous vous demandez pourquoi diable on pourrait bien vouloir savoir si les allemands aiment plus les fraises que les français, lisez l’article.

3. Feedback
La réponse à l’encas donné dans Stats #2.

4. Faire de son cas une généralité
Si je dis « moi, je connais untel qui devient tout rouge et gonflé si jamais il mange de la banane… la banane c’est mauvais pour la santé », vous allez me répondre « nan, mais ton untel, il doit être allergique, c’est tout, ne fait pas de ton cas une généralité« . Et vous auriez bien raison! Doit-on étudier tout le monde entier pour faire une généralité? Sinon, à partir de combien de cas peut-on faire une généralité? Quoi d’autre pourrais bien m’interdire de faire des généralités?

5. Correlation does not equal causation: ok, mais pourquoi?
En français: « corrélation ne veut pas dire causalité » (quand même, ça sonne drôlement mieux en anglais). Cette phrase veut dire (par exemple) que ce n’est pas parce qu’au fil du temps, il y a de plus en plus de tornades, et au fil du temps également, le temps se réchauffe, que le réchaufement climatique augmente la fréquence des tornades (Élise, si tu passes par là, ceci est une spéciale dédicace). On entend de plus en plus cette rengaine (pas à propos des tornades hein, à propos du fait que « correlation does not equal causation »), mais ce qu’on ne nous dit pas (encore une preuve qu’on ne nous dit pas tout!!), c’est pourquoi du coup on observe ces corrélations, et comment, alors, savoir si un truc est la cause d’un autre truc?

*Articles à venir:

6. Du bon usage de la généralité
Lorsque je dis que les allemands sont plus grands que les français, car une étude scientifique très sérieuse l’a montré… en fait, je n’ai rien dit d’intéressant (je veux dire… au delà du fait que l’exemple est bidon: je n’ai donné aucune information qui puisse servir à quoi que ce soit, même pas choisir un pays où chercher des joueurs de basket-ball). C’est vrai: en général, on s’en tape un peu de savoir qui est plus ceci ou qui est moins cela. Ce qu’on veut vraiment savoir, c’est à quel point untel est plus ceci, ou autre tel est plus cela. Ben oui, si les allemands font en moyenne 0,01 cm de plus que les français, peut-on vraiment dire qu’il y a une différence « utile »? Avec les statistiques, peut être conclura t’ont qu’il y a bien une différence, alors que pour nous, une « vraie différence », une différence intéressante, c’était au moins 5 cm. Dans cet article, on réfléchira un peu à ce qui rend une comparaison (/une différence) utile ou inutile, c’est à dire informative pour faire des choix concrets dans la vraie vie.

 


Série #Méthodes

Cette série est un petit hommage à la section souvent considérée comme « la plus barbante » (car la plus technique, en fait) dans les articles scientifiques: les Matériels et Méthodes. Or, c’est une chose bien triste.

En effet, c’est de loin (vraiment de loin) la section la plus importante d’un article. Car lorsqu’on affirme quelque chose, ce quelque chose n’a aucune valeur tant qu’on a pas expliqué comment on en est arrivé à cette affirmation.
Du coup, il est tout à fait légitime et pertinent de remettre en cause ce que dit « LA SCIANCE » tant qu’on a pas compris sa méthode. Cette série sera donc consacrée à la boîte noire qu’est la science, au « comment ça marche », pour mieux comprendre comment fonctionne la science, et du coup ses prétentions, ses non prétentions, ce qu’elle peut dire, ou ne peut pas dire.
Alors… quelles sont les bases de la méthode scientifique? C’est l’objet de cette série.

Au planning:

1. « Ce n’est qu’une théorie »: de l’hypothèse à la théorie, les différents niveaux de preuve.

2. Lecture critique d’un article scientifique (plus technique, pour ceux que ça intéresse)

3. Déduction et Induction (Principes d’inférence, statistiques et généralisation, démarche hypothético-déductive)

4. Mettre une théorie à l’épreuve (critère de réfutabilité, réfuter, « démontrer », asymétrie dans dire que c’est vrai versus dire que c’est faux)

5. Sur la portée des théories scientifiques

Série #Société

Cette série est consacrée à mes réflexions (personnelles et subjectives) sur les interactions entre sciences et société.

1. Le sexe comme construction sociale.

2. Comment définir les sexes?

3. Inné et acquis, déterminismes et politique.

 


Série #Débats

Cette série est consacrée à mes points de vue de biologiste de l’évolution sur des questions qui touchent à cette discipline, mais sur lesquelles tous les spécialistes ne me semblent pas encore s’accorder. Ou peut être qu’ils s’accordent sur le fond et jouent la même partition, mais n’ont juste pas encore accordé leurs violons? Ce sera l’occasion d’y réfléchir. Ce blog s’adresse donc plutôt à un public plus spécialiste (biologistes de l’évolution), même s’il pourra intéresser des amateurs éclairés.

Au planning:

1. Hasard et déterminisme en évolution

On entends souvent dire, chez les défenseurs de l’évolution, que c’est le hasard qui est au cœur des processus évolutionnaires. On pourra également lire chez certains vulgarisateurs l’idée que si on revenait au moment de la formation de la Terre, et que l’évolution avait de nouveau lieu, elle serait sans doute complétement différente. Je défends l’idée que ces propos résultent d’une compréhension défaillante du concept de hasard, et que dire cela entretien en fait la confusion, et n’aide pas à vulgariser efficacement l’évolution. Pire, cela renforce une compréhension erronée des mécanismes de l’évolution, qui ne peut qu’empêcher le grand public d’adhérer à ceux-ci. Le hasard est un mot qui ne décrit que notre incapacité à prédire, un concept anthropocentré. Il ne peut donc pas être « au cœur des processus évolutionnaires ».

2. L’évolution neutre en croisade contre « l’adaptationnisme »

L’évolution ne dit pas que le but des individus est de se reproduire, et encore moins que c’est pour « reproduire l’espèce ». Dire cela c’est du finalisme et bien que beaucoup de gens le fassent, c’est un gros écueil du point de vue de la biologie de l’évolution. Mais plus subtil, il y a aussi ceux qui disent que tel trait (par exemple la capacité à faire rire chez l’homme) a évolué parce que ça améliorait la reproduction de nos ancêtres, sans avoir vérifié s’il n’y avait pas des explications plus parcimonieuses de disponibles. Ça, c’est de l’adaptationnisme, et c’est également un écueil du point de vue de la biologie de l’évolution. Un trait peut être là du moment qu’il n’était pas assez délétère pour être éliminé par la sélection, et tout un tas de raisons peut avoir conduit un trait à envahir une population, même sans qu’il soit très avantageux.

3. L’evopsy, un cas d’école de l’éceuil adaptationniste

Pour faire suite à mon billet précédent sur l’écueil adaptationniste, je détaille comment cette approche pose problème spécifiquement dans les travaux de la psychologie évolutionniste.

4. Épigénétique et hérédité des caractères acquis