Des sciences dures et des sciences molles ?

Mathématiques, sciences humaines, anthropologie, écologie, biologie, génétique, médecine, ou encore philologie, linguistique, grammaire et autres. La vaste partie consacrée aux sciences dans leur ensemble, et dans leur unicité.
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Chuchumuchu
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Hors-sujet
C'est la première fois que je crée un topic donc je flippe un peu. J'ai cherché s'il y avait déjà quelque chose à ce sujet et je n'ai pas trouvé donc je me lance. La création de ce topic fait suite à un bref échange au sujet des "sciences dures" (avec @Chris De Nice dans le topic sur le HPE). Si c'est possible il serait bienvenue que la jardinerie fasse migrer l'échange en question ici. Je ne veux pas polluer l'autre fil. :)
Pour entrer dans le vif du sujet, je n'aime pas du tout la notion de "sciences dures" car elle me semble relativement vague. D'autre part, elle me semble opérer d'une hiérarchisation des sciences avec d'un côté les "sciences dures" (mathématiques, physiques etc.), et de l'autre les "sciences molles" (sciences humaines, sociologie, politique, psychologie etc.). Il y aurait donc les "bonnes sciences" et les "mauvaises sciences", ce qui est finalement assez manichéen. Je trouve que cela crée un cloisonnement et un manque de vision globale, ainsi qu'une polarisation des supporters des deux groupes qui au final finit par créer des tensions et empêche de potentiels partenariats entre ces disciplines. Pour moi, plus que de bonnes et de mauvaises sciences, il existe des méthodologies scientifiques rigoureuses ou non. Que vous fassiez de la physique, des maths, de la sociologie ou de la psychologie, si vous n'êtes pas rigoureux vous ferez de la mauvaise science et déduirez des choses fausses.

D'autre part, on a tendance à utiliser ce système par fatalité, en quelque sorte, avec une sorte de présomption que le fait de travailler sur l'Humain entraîne de fait un résultat scientifiquement moins fiable. Alors qu'il me semble tout à fait faisable d'extirper des vérités générales sur la nature humaine via des sciences humaines utilisant une méthodologie rigoureuse.
Je ne prétends ni à l’exhaustivité, ni à une parfaite objectivité, deux qualités qui dans mon métier relèvent de l’illusion et du vœu pieux. — (Michel de Pracontal, L’imposture scientifique en dix leçons, Seuil, 2005, page 17)
Chris De Nice
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C'est que tu (on se tutoie ?) y attribue une notion de valeur, comme si la psychologie n'était qu'une science de seconde zone.
Alors que pas du tout, je l'ai noté dans un post lors de notre échange, c'est selon moi seulement une question d'outils.
On ne peut pas mesurer une personnalité avec une équerre et un rapporteur et donc on ne peut obtenir des résultats aussi fiables et précis qu'on le fait avec ces outils pour autre chose.
Je hiérarchise non pas en terme de valeur (ce qui n'a aucun sens) mais en terme d'efficacité.
Les sciences humaines comme la psychologie ou la sociologie sont de plus très jeunes donc il est tout à fait envisageable qu'un jour on dispose d'outils aussi fiables que ceux de la physique.
Les neuro-sciences par exemple, encore plus jeunes, ne sont selon moi que la jonction entre les sciences appliquées issues de la physique et la psychologie.
On obtient bien des résultats issue des IRMf sur la "douance". On voit des différences "physiques", on peut donc commencer à corréler ces résultats avec les observations du "terrain" et les témoignages.
De quoi commencer à se débarrasser de quelques élucubrations théoriques sur le sujet.
Je crois toutefois que discerner ce qui pêche dans tel domaine n'interdit pas de penser que ce qu'il se fait ailleurs pourrait apporter de quoi y remédier.
Globaliser pour moi, c'est ça.
En même temps je suis d'accord avec toi, s'il n'y a pas de rigueur dans la méthode, qu'elle soit fiable ou pas, le résultat sera mauvais.

Je ne sais pas si je suis bien clair.
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Fish
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Pour ma part, je n’ai aucun problème à parler de science dure ou molle, car je n’y place pas de hiérarchie derrière. Pour moi, la différence se situe au niveau des outils que l’on va utiliser. Je donne ici ma propre vision des choses.

Une science est dure si elle regarde des phénomènes déterministes (mêmes causes, mêmes conséquences prédictibles), et que les écarts par rapport aux lois trouvées sont des erreurs de mesures. Par exemple, la loi d’ohm relève de la science dure : il n’y a pas, de temps à autre, un matériau conducteur bougon qui dit « aujourd’hui je ne vais pas respecter cette loi, comme ça, juste pour faire chier ». Si on essaie de vérifier expérimentalement cette loi, on va trouver une droite quasi parfaite. Les écarts seront dues à des imprécisions dans le banc de test.

Une science molle regarde des phénomènes qui suivent des tendances. La plupart des individus observés, ou au moins une portion non négligeable des individus observés, suivent telle tendance. Mais pas tous. Les outils sont statistiques. On détermine des corrélations, éventuellement des relations de cause à effet, des seuils de significativité, etc.

Il y a parfois une confusion entre ces deux domaines. Par exemple, si on dit « les français aiment le fromage », il y a toujours un type pour dire « c’est pas vrai, mon voisin de palier, qui est un bon français, n’aime pas le fromage ». En science dure, l’argument est valable car la loi est applicable à tout le monde. Il suffit d’un contre-exemple pour l’invalider. Mais en science molle, il n’y a rien de contradictoire. Admettons que 40 % des français aiment le fromage, et que dans les autres pays du monde seuls 10 % de la population aime le fromage. On peut affirmer que les français aiment significativement plus le fromage que les reste du monde, alors que cela ne concerne qu’une part minoritaire de la population française.

La différence se situe dans le pouvoir de prédiction :
- en science dure, connaissant la situation de départ, on peut prédire l’état de tout individu, ad vitam æternam
- en science molle, on peut estimer une tendance globale, mais rien à l’échelle d’un individu. Et encore, il se peut que la tendance globale ne soit pas suivie cette fois là, alors qu’elle l’était la dernière fois.

Par contre, les deux partagent en commun le principe de la vérification par l’expérience. J’en ai déjà parlé : je constate parfois une certaine confusion entre « science molle » et « simple théorie ». Une théorie, c’est un enchaînement logique d’idée. Ça semble pas idiot, là, comme ça. Mais ça ne suffit pas pour avoir valeur de preuve.

Je trouve qu’il y a un exemple admirable dans « sur la télévision ». P. Bourdieu se laisse dire que « la libre concurrence dans le secteur de l’audiovisuel pousse les différents acteurs à se démarquer les uns des autres et favorise la diversité ». C’est pas idiot. Il y a des secteurs économiques pour lesquels c’est vrai.
Que fait Bourdieu ? Il réalise une expérience, il confronte cette théorie aux faits. Il enregistre les journaux télévisés des différentes chaînes, et il compare. Résultat : la théorie est infirmée, Bourdieu constate que les journaux abordent les mêmes sujets, et avec le même point de vue. En fait, c’est plutôt une autre théorie qui correspond à l’audiovisuel : la libre concurrence pure et parfaite. Les différents acteurs proposent le même produit, et se démarquent par leur capacité à réduire leur coûts.
Bourdieu pratique la sociologie comme une science : il confronte les théories aux faits.

Il y a tous les degrés possibles entre science molle et dure. Plus les corrélations sont fortes, plus on se rapproche du pouvoir de prédiction des sciences dures. Mais on ne choisit pas. C’est le sujet qu’on étudie qui nous impose les outils mous ou durs.
Les sciences humaines comme la psychologie ou la sociologie sont de plus très jeunes donc il est tout à fait envisageable qu'un jour on dispose d'outils aussi fiables que ceux de la physique.
Pas nécessairement, car le "flou" associé aux sciences molles n'est pas forcément dû à l'imprécision des outils. Les outils peuvent être très précis, mais si le phénomène n'est pas déterministe, si des variations sont constatées au niveau des individus, la précision de l'outil ne change rien. L'exemple de la corrélation entre QI et résultats au brevet des collèges est un bon exemple: il y a une corrélation très nette, mais pas de 100%. On peut améliorer l'outil QI autant qu'on veut, on ne pourra jamais prédire un certain aléa: Jérémy a un QI moyen mais il a la grippe lors du passage du brevet, Aline a un QI élevé mais elle stresse à mort en épreuve, et tous deux ont des résultats en dessous de la tendance générale. Jocelyn n'a révisé qu'un seul sujet en histoire, et coup de chance il est tombé dessus au brevet: il a fait mieux que son QI laisse entendre.
Cet aléa n'est pas une erreur de mesure, mais une caractéristique intrinsèque du phénomène observé.
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Chris De Nice
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Fish a écrit :
mer. 6 mai 2020 18:52


Pas nécessairement, car le "flou" associé aux sciences molles n'est pas forcément dû à l'imprécision des outils. Les outils peuvent être très précis, mais si le phénomène n'est pas déterministe, si des variations sont constatées au niveau des individus, la précision de l'outil ne change rien. L'exemple de la corrélation entre QI et résultats au brevet des collèges est un bon exemple: il y a une corrélation très nette, mais pas de 100%. On peut améliorer l'outil QI autant qu'on veut, on ne pourra jamais prédire un certain aléa: Jérémy a un QI moyen mais il a la grippe lors du passage du brevet, Aline a un QI élevé mais elle stresse à mort en épreuve, et tous deux ont des résultats en dessous de la tendance générale. Jocelyn n'a révisé qu'un seul sujet en histoire, et coup de chance il est tombé dessus au brevet: il a fait mieux que son QI laisse entendre.
Cet aléa n'est pas une erreur de mesure, mais une caractéristique intrinsèque du phénomène observé.
Je ne saurais vous dire si dans le fond vous avez raison mais les exemples que vous citez sont tous déterministes. Ils s'agit seulement de variables que l'outil ne peut pas prendre en compte.
C'est bien l'imprécision de l'outil ou son incapacité à les prendre en compte qui sont en cause ici.
Problème d'ailleurs en grande partie résolu avec la grandeur de l’échantillonnage ici.
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les exemples que vous citez sont tous déterministes
il me semble que non:
- la grippe est une cause déterministe de la chute des résultats de Jérémy, mais le fait que Jérémy ait la grippe le jour du brevet n'est pas prédictible. Aucune variable ne permet de prédire, lorsque Jérémy passe sont test de QI, qu'il aura la grippe 6 mois plus tard, précisément la semaine où il passe son brevet.
- le stress d'Aline est peut-être prédictible. Faut voir.
- Le sujet qui sort en Histoire est choisi aléatoirement, par tirage au sort. On ne peut pas prévoir à l'avance que Jocelyn va tomber sur le bon sujet. Là encore, aucune variable ne permet de prédire cela.

Donc mis à par le cas d'Aline, il s'agit bien de phénomènes totalement aléatoires, et d'un aléa qui n'est pas lié à l'outil QI.
Chris De Nice
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Les variables existent, elle ne sont simplement pas à la porté des outils dont on dispose, c'est très différent.
Et ce n'est pas parce que les variables d'un système ne peuvent pas être toutes prises en compte qu'il n'est pas déterministe.

Je vous cite :
"La différence se situe dans le pouvoir de prédiction :
- en science dure, connaissant la situation de départ, on peut prédire l’état de tout individu, ad vitam æternam"

C'est exactement ça, l'outil QI n'est pas suffisant pour une étude précise, tout aussi bien que les seuls résultats du BEPC.
On peut connaître théoriquement toutes les situations de départ de nos élèves et il est inutile de remonter dans le temps pour ça. Vous l'avez vous-même fait d'une certaine façon, a posteriori certes mais vous avez pu déterminé ce qui biaisait le résultat. Du moins vous auriez pu le faire : en intégrant un questionnaire après l'examen du BEPC. La seule variable aléatoire serait ici la fiabilité des témoignages.
Bref, corréler résultats au BEPC et QI n'est pas forcément pertinent vu, et là je suis bien d'accord avec vous, la difficulté du truc.
Seul la grandeur de l'échantillonnage peut lisser ces aspérités dans ce type d'étude et c'est ce qui est fait me semble-t'il.

C'est un peu ce flou que je pointe : combien de cliniciens n'hésitent pas à élaborer des théories, qu'ils érigent même parfois en vérité sans même trembler des genoux, sur la seule base de leurs "échantillons", leurs patients.
Et on se retrouve dans des dérives telles que certaines de ces "vérités" se retrouvent enseignées dans les amphis.
Le vrai problème pour moi dans les sciences humaines est qu'on a encore un peu trop tendance à apporter un crédit scientifique à ce qui n'est rien d'autre que des témoignages ou des études faites un peu par dessus la jambe.

Ce que dénonce Nicolas Gauvrit entre autre même si je suis convaincu que ses propres travaux ne sont pas exempts de biais importants.

Ou alors je me plante sur la définition de "variable"... ou de "déterminisme".
Chuchumuchu
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@Chris de Nice Tutoiement accepté. Oui, j’y attribue une notion de valeur, mais elle n’est pas de mon propre fait, elle est objectivement existante. Dans notre société les métiers scientifiques et mathématiques sont souvent valorisés, tandis que les métiers liés à l’Humain, s’ils ont un certain prestige parfois, le sont beaucoup moins. À vrai dire je ne sais pas tout à fait si mon idée tient la route, car j'allais ajouter "Ça se voit aussi au niveau de la rémunération, qui n'est clairement pas la même". Sauf qu'une troisième donnée s'ajoute aux deux premières : si votre métier repose plutôt sur la théorie ou sur la pratique. Les métiers théoriques sont vus comme plus nobles, qu'ils concernent les sciences sociales ou les sciences mathématiques, tandis que les métiers basés sur la pratique issue de ces théories sont bien moins côtés en général. Bref, je m'égare un peu.

Certes, on ne peut pas mesurer une personnalité avec une équerre et un rapporteur. Mais seulement parce que ce ne sont pas les bons outils. La médecine ou la psychologie ne peuvent pas déduire si on est HPI ou autiste ou schizophrène avec une équerre et un rapporteur. Mais elles peuvent le faire avec des études reposant sur des cohortes d’individus testés, qui au vu de leur nombre permettront d’en déduire des règles statistiques et des probabilités. Ou par de l’observation clinique, qui permettra de déduire que si X conditions sont réunies, alors on peut supposer que tel patient.e est atteint de schizophrénie. Ce que je veux dire c’est que certains outils des sciences dures (dont la statistique) sont désormais utilisés dans les autres sciences. D’autres protocoles expérimentaux existent aussi : les études randomisées en double aveugle etc. et ils sont relativement sérieux.

Je ne cerne pas bien la différence entre valeur et efficacité : si tu as deux objets en ta possession et que l’un est plus efficace que l’autre, alors ne seras-tu pas amené à le considérer dès lors comme ayant plus de valeur ?

Je ne suis pas sûre que la psychologie et la sociologie puissent disposer d’outils aussi fiables que ceux de la physique, parce que ce que ces disciplines étudient est plus changeant que ce qu’étudie la physique, plus dépendant de l’environnement.

Mais je vois ce que tu veux dire à propos des neurosciences et ça rejoint ce que je voulais dire plus haut : pour moi, sciences dures et sciences molles se mélangent en partie. J’ai donc un peu de mal à voir l’intérêt, dès lors, de garder ce schéma de pensée un peu trop binaire. Pareil, ton exemple de l’IRM revient à ce que je voulais dire plus haut : les outils changent et échangent avec les données moins « formelles » telles que les observations de terrain et les témoignages, qui tiennent plus des indices que des preuves.

Pour les apports entre sciences dures et sciences molles : s’il y a polarisation, gueguerre entre expert.e.s de domaines différents, je crains que les échanges ne soient plus compliqués, car il sera plus question de compétition entre des visions du monde différentes plutôt que coopération pour créer une vision commune.

Si si :) Tu es plutôt clair, et j’ai aussi l’impression d’être un peu embrouillée, j’ai l’impression qu’il y a plusieurs « facettes » à ce sujet qui doivent être prises séparément. En fait, j’ai parlé de ce sujet avec mon compagnon parce qu’un truc me turlupinais sans savoir bien quoi. Du coup j’ai trouvé : mon problème se situe plus dans la perception des sciences que ces appellations provoquent. Je suis allée un peu trop vite en mélangeant deux choses : les sciences dites « dures » (le terme continue à me poser problème) et l’humain autour de ces sciences, qui les pratique avec ses biais.
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Chris De Nice
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baptiste
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J'ai toujours eu du mal, moi aussi avec les termes de sciences dures et molles, je préfère personnellement les termes de sciences exactes et de science du vivant.

Encore que le "exacte" pourrais laisser entendre que, du coup, les sciences du vivant ne le sont pas...

Bref je distingue cependant les sciences que je qualifierais d'exactes en théorie, comme les mathématiques par exemple, où 2x2 fera toujours 4 quelque soit le nombre de fois où l'on répète l'opération. Mais on peut aussi citer la physique, on un projectile lancé avec la même force dans une même direction est censé atterrir toujours au même endroit, bien que la théorie du chaos et parfois la loi de Murphy font que souvent oui mais des fois non.

Mais comme le dirais un physicien " la théorie est bonne, c'est la réalité qui est mauvaise"

Bref je distingue de l'autre tout ce qui a trait au vivant, et qui par définition est plus sujet à conjectures, parce que dès qu'on touche au vivant, on a forcément affaire à des cas particuliers et à des individualités.

Une amie biologiste me confiait devoir souvent éliminer des données (Ce qui revulserais un physicien) parce que le matériel "dois déconner" ou que ce "p*tin de piaf de m**de fais n'importe quoi" et souvent (mais pas toujours) les études se basent sur un nombre de cas qui serais jugé négligeable dans d'autres circonstances ("mais t'a qu'à les attraper toi les éléphants de mer"). Et je ne parle pas des fois où c'est l'étude qui fausse les résultats.

Mais si on veut poursuivre la ségrégation on peut aussi parler de science de labo et de sciences de terrain
A cause de mon mode de vie mon accès internet est sporadique donc pas de panique
Chris De Nice
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Chuchumuchu a écrit :
mer. 6 mai 2020 19:50

Je ne suis pas sûre que la psychologie et la sociologie puissent disposer d’outils aussi fiables que ceux de la physique, parce que ce que ces disciplines étudient est plus changeant que ce qu’étudie la physique, plus dépendant de l’environnement.
Assez ok avec toi, sauf sur ça.
En physique, tout est totalement dépendant de l'environnement, et c'est encore pire depuis Einstein.
Chuchumuchu
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Hors-sujet
Beuheuheu :cry: J'ai lancé ce sujet mais en vrai je suis déjà en PLS. En fait je ne suis pas très matheuse, et même si la physique m'intéresse je ne pense pas en avoir une compréhension profonde non plus. Du coup j'ai déjà l'impression que mon cerveau fond.

@Chris De Nice Hep ! Ne crois pas que je t'ai pas vu donner du "vous" à Fish ! >.< Je suis pas assez intimidante c'est ça ??
@Fish Sur la question de la hiérarchisation, je trouve tout de même que rien que de parler de "sciences dures" pose problème : en creux, ça signifie qu'il y a des "sciences molles", et très franchement, vous connaissez quelqu'un.e qui se dit partisan de "sciences molles" ? :huhu: Pour le coup c'est vraiment pas bandant (je vous jure que j'aurai aimé ne pas la faire mais c'était impossible, désolée). Pareil pour ce qu'a dit @baptiste : "sciences exactes", ça induit en creux qu'il y a des "sciences inexactes". Bref, ça sent un peu le "camp de la lose" tout de même.

Je ne comprends pas très bien ton exemple du fromage : je vois bien pourquoi les sciences dures arrivent à invalider la thèse des français mangeurs de fromage mais ce que j'en déduit c'est que les sciences dures ne sont pas l'outil adéquat pour obtenir un point de vue global sur cette hypothèse. Ce que tu dis en substance, je crois, quand tu dis que "c'est l'objet d'étude qui nous impose les outils mous ou durs". Si on considère que les témoignages n'ont valeur que d'indices, alors quand on fait une étude qui présente 200 témoignages, est-ce que ça devient un indice plus solide ou est ce qu'à un moment donné ça a valeur de preuve ?

Pour ton exemple sur Bourdieu : je suppose qu'une partie de mon incompréhension vient de là : pour moi, Bourdieu ne pratique pas la sociologie "comme une science", il fait de la "bonne" sociologie. En cherchant activement un moyen d'invalider ou de prouver sa théorie. En gros les méthodologies scientifiques sont ou devraient être transdisciplinaires, ce devrait être l'approche normale.

@Chris De Nice La création de théories fumeuses ne me semble pas être le propre des clinicien.ne.s. Et je pense que c'est pour ça que cette histoire de sciences exactes ou inexactes m'agaçait : parce que ça donne la fausse idée que les sciences dures sont au dessus de toute erreur. Il existe des lacunes dans le système scientifique, par exemple le fait que le peer reviewing soit un travail gratuit et donc peu gratifiant. Et en tant qu'humain, on est jamais à l'abri d'un biais de confirmation qui nous pousse à essayer de confirmer une théorie boiteuse. On peut refuser la théorie ou l'étude novatrice de quelqu'un.e par défiance envers cette personne (brouille personnelle, compétition entre services ou institutions, racisme ou sexisme etc.). En soi, je crois que ce genre de situation peut créer des erreurs même dans des sciences dures, par exemple, je ne sais pas combien de temps on a cru que notre système était géocentrique, mais les gens de l'époque ont activement empêché l'arrivée d'un système plus fiable parce qu'on avait greffé sur ce système en principe neutre toute une symbolique théologique et idéologique qui nous plaçait au centre de l'univers.

Et de nouveau, en creux, si les sciences dures sont au dessus de toute erreur, alors les sciences molles sont elles propices à la faute. Et je trouve ça très préjudiciable car qu'importe la fiabilité de l'équerre et du rapporteur si l'objet d'étude rend impossible leur utilisation. Nous sommes plein de suspicion envers les seuls outils que nous avons pour comprendre les raisonnements humains. Dans certains cas, ne pas croire ces outils me semble dramatique, voir suicidaire (par exemple refuser de prendre au sérieux des maladies ou troubles mentaux parce qu'on a seulement des "indices" de leur existence, ou considérer que les violences conjugales ne sont pas si graves parce que les études qui en parle sont considérées biaisées, faisant partie des "sciences molles"). Mieux vaut des outils imparfaits que pas d'outils du tout.

Je suis d'accord sur le fait que certaines études de sciences humaines sont peu sérieuses, mais je ne pense pas que ce soit majoritairement le cas (enfin j'espère pas !). Et je ne pense pas que ce soit dû intrinsèquement aux sciences sociales, puisqu'il y a la possibilité des les pratiquer plus sérieusement. S'il y a des études chez les sciences dures, je suppose qu'elles peuvent présenter les mêmes biais ?
Assez ok avec toi, sauf sur ça.
En physique, tout est totalement dépendant de l'environnement, et c'est encore pire depuis Einstein.
On ne parle peut-être pas exactement de la même chose alors : je voulais dire que l'être humain, dans un environnement donné, ou un contexte particulier, va devoir s'adapter (guerre, changement climatique, épuisement des ressources locales, ou des choses plus subtiles comme les changements de mentalité, de pratique etc.). Ce qui fait que ce qui était considéré comme vrai selon une étude à un instant T peut ne plus l'être à l'étude suivante car les comportements décrits précédemment ne sont plus pertinents.
Je ne prétends ni à l’exhaustivité, ni à une parfaite objectivité, deux qualités qui dans mon métier relèvent de l’illusion et du vœu pieux. — (Michel de Pracontal, L’imposture scientifique en dix leçons, Seuil, 2005, page 17)
Kurai
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Sinon, pour vous mettre d'accord (parce que j'ai l'impression que vous dites tous à peu près la même chose en parlant de nuances, et de sciences plus ou moins jeunes, de niveau de preuve, de biais de confirmation, etc), est ce qu'il serait pas plus envisageable de revenir à des oppositions qui reposent sur des fondements épistémologiques plutôt que de rester sur des trucs assez flous de "sciences dures"/"sciences molles", dont on ne se souvient même pas quand elles sont réellement apparues et qui en plus sont complètement à l'opposé de la réalité, puisqu'en vrai les sciences molles sont plus hard que les sciences dures (Fanelli 2010) ? Enfin, à titre personnel, je ne sais pas ce qu'est une science dure ni une science molle, et je ne vois rien qui les distingue vraiment (donc si vous avez une vraie définition à me donner sur le plan épistémologique, je suis preneur !).

Je pense que "sciences humaines et sociales" vs "sciences du monde naturel" serait en effet plus judicieux. Sciences fondamentales (de base)/sciences appliquées, ou sciences formelles (exactes => mathématiques qui sont les seules sciences exactes) / sciences experimentales (toutes les autres sciences qui sont toutes sujettes à des approximations et à un taux de probabilité d'erreur - par exemple, la loi de la gravitation de Newon considérée comme universelle à l'époque jusqu'à Einstein et sa relativité générale...).

Surtout qu'absolument aucune science (y compris les maths) n'est réellement exacte et qu'aucune n'a un pouvoir plus "prédictif" que les autres, et que les concepts qu'on introduit au fur et à mesure invalide les thèses précédentes (2+2 n'est plus égal à 4 depuis un bon moment, sauf si on est dans les espaces usuels avec tous les axiomes qui vont bien). Je ne suis pas non plus d'accord sur le fait que les sciences dures seraient plus déterministes que les autres (sauf si on ne parle pas de la même notion de déterminisme). Toutes les sciences reposent sur le principe de reproductibilité de résultat (c'est la définition même d'une science), mais je ne crois pas qu'on puisse dire qu'une science quelle qu'elle soit peut à tous les coups prédire un résultat à partir d'un état initial. Sinon les maths seraient figés dans le marbre, et c'est pas le cas. Au tout début des maths, on a introduit un certain nombre d'outils qui ont énormément évolués par la suite. Pareil pour la physique. Aujourd'hui, les maths sont beaucoup plus stables, mais ca ne signifie pas qu'elles sont prédictibles. Dès qu'on se heurte à quelque chose qui ne correspond plus à nos modèles, on est obligé d'inventer une nouvelle théorie qui invalide en partie la théorie précédente (ce qui était considéré comme cas général devient un cas particulier d'une nouvelle théorie générale). Donc, je suis assez sceptique sur cette idée qu'une science dure aurait un pouvoir de prédiction plus élevé qu'une science molle. Je pense que sur la durée, on est tout à fait capable de conceptualiser les choses et proposer et valider des théories avec un degré de preuve équivalent que ce soit en sciences "molles" ou "dures" (si on sait déjà ce qui caractérise vraiment une science dure).

En plus, Comte au 19e avait déjà formalisé l'idée d'une hiérarchie des sciences avec des lois qui s'appliquerait du bas vers le haut, du plus abstrait, simple, général au plus concret et plus proche de l'homme (avec tout en bas les maths, et tout en haut les sciences que vous considérez comme "molles" mais qui sont les plus dures à réaliser). Ensuite cette opposition science dure et science molle a déjà été étudié je crois dans énormément d'articles depuis les années 1980 (Cole si mes souvenirs sont exacts) et on n'a jamais mis en évidence quoique ce soit lié à un plus grand consensus, une plus grande rigueur de preuve en science dure qu'en science molle, si ce n'est d'un côté l'utilisation massive de graphe d'un coté, et de blabla de l'autre, et que d'un côté on utilise beaucoup les "recent work", et de l'autres des théories qui restent stables beaucoup plus longtemps. Il y a aussi cette idée que certaines sciences se construisent beaucoup plus lentement que d'autres, que j'évoquais plus haut, c'est pas pour autant qu'elles sont approximatives. Elles nécessitent juste plus de données. Je crois surtout qu'il y a un vrai problème aujourd'hui avec la notion de "consensus scientifique" et l'image qu'on se fait des sciences, qui donne l'impression peut-être que d'un côté on aurait des sciences avec des observations implacables et de l'autre des observations fluctuantes (alors qu'en réalité, on en a bavé pour définir la méthodologie dans toutes les sciences, et que cela reste toujours imparfait).

Pour moi, je pense que cette division particulière est totalement erronée, je pense que ça vient peut-être aussi de la définition de science avec la notion de "raisonnement rigoureux" (qu'on associerait à des maths, alors que ce n'est pas réellement les maths qui sont en jeu, mais la logique qu'on confond avec la logique mathématique). Elle ne tient vraiment sur rien à part une vague impression du grand public.

Mais bon, ce n'est que mon avis de scientifique dans mon coin, je sais qu'il y a un tas de gens pas d'accord avec ces idées là ^^

EDIT : Voila un truc que j'ai trouvé mais qui n'engage que les intervenants d'une table ronde autour des jeunes chercheurs.
A. La distinction science dure/science molle

D’où vient la distinction entre ces deux catégories de sciences, de nature différente ? Les qualificatifs abondent : on ne peut pas plus qualifier les SHS « d’inexactes » qu’on ne peut dire d’une personne du Troisième âge qu’elle est vieille, ni d’un technicien de surface qu’il est balayeur.
On a donc recours, par euphémisme, à des expressions maladroites. « Science molle » par opposition à « science dure » en est une.
Quelle est l’origine de cette expression ? J’ai interrogé deux personnes que leur position institutionnelle, au sein des SHS, pouvait mettre en situation de répondre. Le premier est Philippe Cibois, Secrétaire Général de l’Association Française de Sociologie. Voici sa réponse :
« L'opposition science dure/ science molle, dans sa terminologie, est récente et est contemporaine de l'arrivée de l'informatique où on s'est rendu compte que les machines, appelées "la quincaillerie" en anglais, le "hardware", avait besoin de qqch de beaucoup plus subtil pour fonctionner, la programmation. Par opposition à hard dans hardware (étymologiquement en anglais, "articles en dur"), s'est composé le néologisme software pour désigner les programmes. Le français a fait de même en inventant l'opposition matériel/logiciel qui s'est bien adaptée. De l'informatique, l'opposition hard/soft, matériel (relevant de la physique) /logiciel (relevant des application de la science informatique elle-même) est passée aux disciplines elles-mêmes opposant la "hard science" qui concerne la physique et les sciences de la matière à la "soft science" qui touche la linguistique, l'algorithmique, la logique.
Il est à noter que les sciences de la vie ne sont pas prises en compte par cette opposition et que l'usage courant actuel est, chez certains membres des sciences de la matière, d'appeler soft tout ce qui ne résiste pas autant à l'expérimentation que la matière, ce qui en vient à désigner toutes les sciences humaines et sociales, ce que les économistes contestent évidemment pour leur compte. »

Le second est Bruno Péquignot, qui a été directeur scientifique adjoint du département des SHS du CNRS :
« Je stigmatise personnellement l'expression science dure qui est en toute rigueur sans sens. Je diagnostique chez ceux qui emploient cette expression stupide (…) la confusion entre rigueur et exactitude dénoncée dans les années 30 du vingtième siècle par Gaston Bachelard et depuis par une belle suite de chercheur : Canguilhem, Lacan etc...(…) J'ai même entendu un ministre parler d'humide et sec. » Et de conclure : « Il y a du divan qui se perd. »
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Pascalita
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Sinon, est-il possible de postuler que la pertinence des sciences dures ou des sciences molles dépend de l'appétence des individus pour les fromages durs ou mous ?

Ou encore d'inférer une corrélation entre choix de carrière scientifique et consommation ?

:porte:
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Chris a écrit :Les variables existent, elle ne sont simplement pas à la porté des outils dont on dispose […] On peut connaître théoriquement toutes les situations de départ de nos élèves et il est inutile de remonter dans le temps pour ça.
Imaginons le besoin suivant : En septembre, on veut évaluer quel élève aura le brevet en fin d’année. Si on attend la fin de l’année pour avoir les résultats, on aura une réponse exacte. Mais c’est aussi utile que d’annoncer la météo d’hier. C’est en fait nécessaire de le faire au moins une fois, pour valider le QI comme outil prédictif. Mais à terme, on cherche bien à faire des prédictions. Tout l’intérêt de la science est là: sa capacité à prédire. Ça permet de prendre des décisions, d’agir sur le monde, de résoudre des problèmes.

C’est la prédiction des résultats du Brevet qui nous intéresse. J’insiste là dessus : on ne cherche pas à savoir si le Brevet est représentatif du niveau des élèves. Ça, c’est une toute autre question.

On utilise le QI, et on estime que Jérémy aura son brevet, qu’Aline l’aura haut la main, que Jocelyn ne l’aura pas. A cet instant là, on n’a aucun moyen de prévoir les aléas de la vie qui vont influer sur les résultats du Brevet. A la limite, on pourrait constater qu’Aline est stressée en examen. Peut-être qu’en affinant l’outil, on pourrait prédire la chute typique de résultat due au stress. Mais on ne pourra pas prédire que le jour du Brevet, Aline est encore plus stressée parce qu’elle a perdu sa grand-mère la veille. Ce n’est pas une histoire de variable qui manque ni d’outil incomplet. C’est tout simplement impossible à prévoir, en début d’année, et c’est le phénomène à prédire qui porte une part d’aléa.

Cet aléa n’existe pas pour la loi d’ohm. Les électrons n’ont pas de conscience, pas d’humeur, pas de libre arbitre. Mais dès qu’on s’intéresse à l’humain, il y a une part imprévisible qui échappe à toute mise en équation. Ce n’est pas binaire, il y a tous les intermédiaires possibles entre des phénomènes parfaitement déterministes et d’autres intégrant un aléa important. D'ailleurs en pinaillant on va trouver quand même une part d'aléa dans la loi d'ohm. Mébon, drosophile, sexe contre nature, etc.
chuchumuchu a écrit :pour moi, Bourdieu ne pratique pas la sociologie "comme une science", il fait de la "bonne" sociologie. En cherchant activement un moyen d'invalider ou de prouver sa théorie. En gros les méthodologies scientifiques sont ou devraient être transdisciplinaires, ce devrait être l'approche normale.
Je ne vois pas où est la contradiction. Ce que je voulais dire : en simplifiant, une science, c’est un combo « une théorie logique + une expérience pour la valider ». Avec ce package, on fait de la science, qu’elle soit dure ou molle. Si on tire des conclusions sur la base de théories non validées, on fait de la pseudo-science, pas de la science molle. La science molle, ce n’est donc pas « la science qu’on ne peut pas démontrer », car les sciences molles sont soumises à la même démarche scientifique que les sciences dures. C’est la différence entre la psychologie pratiquée par des gens sérieux et la psychologie de comptoir pratiquée par KevinBGdu92 sur toubibissimo.com.
Kurai a écrit :aucune science (y compris les maths) n'est réellement exacte et qu'aucune n'a un pouvoir plus "prédictif" que les autre
Je suis un peu étonné, parce que justement pour moi ce pouvoir prédictif est extrêmement variable d’une science à une autre. La physique est globalement très bonne en prédiction. Les sondages avant les élections le sont moins.

En revanche, je suis d’accord que même les maths ne sont « exacts » que par convention. A ce sujet, je recommande la lecture de L’axiomatique, de Robert Blanché. En gros, les maths consistent à enchaîner des démonstrations : Si A→B, et si B→C, alors A→C. Si A est vrai, C l’est aussi. Cool, mais ça ne prouve pas que A est vrai. Dans notre chaîne, il faut bien un point de départ, qui n’est pas le résultat d’une démonstration antérieure : un postulat.
De même, on définit des termes. Mais pour définir ces termes, on utilise des termes qu’on n’a pas défini. Là encore, il faut bien commencer avec quelque chose. C’est connu sous le nom de paradoxe du dictionnaire.
Enfin, il y a aussi la granularité d’une démonstration : Qu’est ce qui nous permet d’accepter que A implique bien B ? C’est l’intuition : une convention, partagée collectivement, que ce petit saut sans intermédiaire de A à B est vrai.
Si on remet tout en cause, on réalise l’expérience du doute de Descartes : la seule conclusion qu’on peut tirer, c’est que chacun de nous peut se convaincre que lui, et lui seul, existe. On obtient bien un point de départ « A » solide, mais malheureusement, on ne peut rien en tirer. On n’a aucun « B » qu’on peut démontrer à partir de ce « A ».

Donc : OUI, même la science la plus dure / exacte de toutes repose sur des conventions.


Aller, une dernière expérience philosophique. On pourrait se dire « oui mais si on connaissait parfaitement la situation dans les plus infimes détails, on pourrait prévoir l’évolution ». En gros, cela revient à dire qu’en ayant une connaissance extrêmement fine du monde, on pourrait prévoir n’importe quel phénomène futur. Dans ce modèle là, le seul obstacle est notre capacité pratique à rassembler cette connaissance et à la modéliser.
En fait, il y a deux limites qui rendent cela impossible :
- d’une part, quand on veut une finesse extrême, il faut « tout » connaître, car même les plus infimes interactions deviennent importantes. Il faut connaître l’état de toute la matière de l’univers. Or pour stocker cette connaissance, il faut au moins autant de matière qu’il y en a dans l’univers. Mais cette matière est déjà entièrement prise pour le phénomène à observer. Damned.
- par ailleurs, il faut tout connaître avec une précision extrême. En allant dans l’infiniment petit, on se retrouve confronté au fameux principe d’incertitude d’Heisenberg. Salaud d’Heisenberg.

Vouloir tout connaître est tout aussi impossible que dépasser la célérité de la lumière dans le vide. Certes, on n’est pas capable techniquement de le faire. Mais au-delà de ça, il y a une impossibilité théorique à le faire. L’évolution des connaissances, de la recherche, des techniques, ne permettra pas de contourner cela. Ça tombe bien, parce que sans ça, l’être humain n’aurait aucun libre arbitre.
Chris De Nice
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Fish a écrit :
jeu. 7 mai 2020 10:21
C’est la prédiction des résultats du Brevet qui nous intéresse. J’insiste là dessus : on ne cherche pas à savoir si le Brevet est représentatif du niveau des élèves. Ça, c’est une toute autre question.
Je crois bien avoir éludé ça. Je m'étais arrêté à la simple corrélation entre QI et Brevet.
Je comprend mieux.
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@Kurai "Le diable est dans les détails" (Une faute dans un détail peut compromettre tout un ensemble) :) . Je trouve aussi qu'on est globalement d'accord, mais je trouve cela intéressant d'explorer ces détails, et de voir à quoi tient nos visions différentes de la question. C'est chouette que tu parles d'épistémologie, le mot m'échappait alors qu'au final il me semble être au cœur du sujet (Je pose ici l'article Wiki sur l'épistémologie, il peut être utile de l'avoir sous la main). L'idée même de "sciences dures" me semble partir du principe qu'elles sont moins soumises à l'erreur (ou alors je n'ai pas compris), et ce qui me semble dangereux là dedans est le fait que ça empêche d'avoir un point de vue épistémique sur leur pratique. En gros, puisqu'elles ne peuvent pas faire d'erreur, pas besoin de garder un œil critique dessus, ce qui est à mon sens une erreur. J'ai du mal à déterminer à quel point l'affirmation "Elles ne peuvent pas faire d'erreur" est vraie (et ce malgré les exemples donnés précédemment).

Pourrais-tu donner plus de détails au sujet de Fanelli ? Pour ta question suivante, et bien je suis dans le même questionnement : je trouve le terme de "sciences dures" pernicieux pour l'image que la population se fait des sciences. Et même dans le fonctionnement de ces deux différents types de science, je ne suis pas certaine que leurs différences de fonctionnement soient suffisantes pour les opposer de cette façon. Pour moi il y a la question de la perception donnée par ces termes, et l'utilité réelle de leur existence quant au fonctionnement intrinsèque de ces sciences. Qui forment donc deux questions différentes.

Je n'ai aucune définition épistémologique à te donner, mais j'ai survolé l'article Wikipédia sur l'épistémologie est on y parle de quatre piliers : les sciences formelles, les sciences exactes, les sciences du vivant et les sciences humaines et sociales. L'article sur les "sciences exactes" mène en fait à l'article "Sciences dures", qui explique peu ou prou mes réserves sur le terme (expression populaire, normative et implicitement dévalorisante ou inexacte). Toujours selon Wikipédia, il serait donc plus juste de parler de trois grands domaines : les sciences formelles, celles du vivant et les sciences humaines et sociales. Je trouve ce système moins binaire et un peu plus juste.
Ce qui est un peu plus proche du binôme dont tu parles ensuite, qui a toujours le point faible, pour moi, de garder un système binaire et une opposition / confrontation de ces deux champs (le "vs" est révélateur, même si ce n'était probablement qu'une façon de parler).

Je te rejoins tout à fait sur ton paragraphe suivant (celui qui suit le paragraphe "vs"). Ce n'est que mon ressenti mais j'aimerai que tu mettes des liens quand tu parles de telle ou telle théorie ou figure ayant travaillé sur ce sujet. Sinon on doit partir les pêcher une à une. Et ça me frustre car du coup j'ai seulement l'impression de gratter la surface de tout cela. Donc si tu peux ajouter quelques trucs sur Fanelli, Comte et Cole notamment.
Je crois surtout qu'il y a un vrai problème aujourd'hui avec la notion de "consensus scientifique" et l'image qu'on se fait des sciences, qui donne l'impression peut-être que d'un côté on aurait des sciences avec des observations implacables et de l'autre des observations fluctuantes (alors qu'en réalité, on en a bavé pour définir la méthodologie dans toutes les sciences, et que cela reste toujours imparfait).
C'est assez vrai, je pars aussi du postulat qu'il y a une "Crise des sciences", qui repose sur la mise en doute de leur fiabilité par le grand public. Dans ce cadre, je trouve que l'utilisation du terme "sciences dures" est problématique car trop vague. Et je trouve ton point sur la confusion entre "raisonnement rigoureux", logique et mathématiques tout aussi vrai.

De nouveau je veux bien le lien vers l'origine des extraits que tu cites :p Non pas que j'en doute mais je trouve ça bien plus pratique de savoir d'où ça vient et de pouvoir y revenir en temps voulu si je le souhaite. La première prise de parole est intéressante sur l'origine des termes "dur" et "mou/molle" (hard / soft). J'ai l'impression que j'en avais déjà entendu parler quelque part. La seconde est sympa aussi bien que moins descriptive et plus catégorique :huhu:

@Pascalita :D Merci pour ton apport, je sens qu'on se rapproche d'une vérité essentielle et d'une hypothèse tout à fait novatrice en la matière. Ton approche épistémofromalogique est épatante (en plus de donner un peu faim) !
Je ne prétends ni à l’exhaustivité, ni à une parfaite objectivité, deux qualités qui dans mon métier relèvent de l’illusion et du vœu pieux. — (Michel de Pracontal, L’imposture scientifique en dix leçons, Seuil, 2005, page 17)
Kurai
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La physique est globalement très bonne en prédiction. Les sondages avant les élections le sont moins.
Si tu prend les sondages télévisés, oui, je suis d'accord ! Mais je ne suis pas certain qu'un sondage télévisé a un caractère scientifique.

Sinon je ne vois pas intrinsèquement ce qui te permet d'affirmer ça, et surtout il y a peut-être un problème de définition sur la "prédiction". Il me semble de toute façon que c'est un débat ouvert en épistémologie.

En fait, j'ai un peu de mal à comprendre ton raisonnement, parce que tu sembles dans un premier temps associer les sciences dures et molles aux outils:
Pour moi, la différence se situe au niveau des outils que l’on va utiliser. Je donne ici ma propre vision des choses.
Puis tu les caractérises en fonction de l'objet d'étude (je met de côté le déterminisme qui pour moi n'est pas le bon terme)
Une science est dure si elle regarde des phénomènes déterministes
Une science molle regarde des phénomènes qui suivent des tendances. [...] Les outils sont statistiques.
donc là tu sembles établir un lien entre objet d'études et outils (d'un côté on aurait ce qui formalisable, et de l'autre ce qui serait uniquement statistique);

et au final tu parles du pouvoir de prédiction:
- en science dure, connaissant la situation de départ, on peut prédire l’état de tout individu, ad vitam æternam
- en science molle, on peut estimer une tendance globale, mais rien à l’échelle d’un individu. Et encore, il se peut que la tendance globale ne soit pas suivie cette fois là, alors qu’elle l’était la dernière fois.
Et c'est là, la conclusion facile qui me gêne: les outils statistiques ont un pouvoir de prédiction inférieur aux outils formelles, et donc les sciences dures seraient capables de prédire plus précisément des choses et l'état d'un individu parce que formelle.

Et ca rentre directement en contradiction il me semble avec ce que tu dis ensuite:
Pas nécessairement, car le "flou" associé aux sciences molles n'est pas forcément dû à l'imprécision des outils. Les outils peuvent être très précis, mais si le phénomène n'est pas déterministe, si des variations sont constatées au niveau des individus, la précision de l'outil ne change rien.
Donc est ce que ce que tu appelles pouvoir de prédiction est lié à l'outil, à l'objet, aux deux ? Et donc c'est peut-être là qu'il faudrait préciser ce que tu entend par déterminisme (causalité ? ou théorie du calcul ?).
Autre chose qui m'embête: d'un côté on parle d'un outil de mesure (avec ton exemple du QI), de l'autre d'un outil de raisonnement il me semble. Et je ne pense pas que ce soit la même chose.

Ceci dit, je peux comprendre un des aspects, qui serait lié à la précision. Effectivement, la physique est une science empirico-formelle et pas une science herméneutique, ou une science purement empirique. Ce qui fait qu'on peut possiblement tirer par la preuve formelle des généralités. Ceci dit, il n'y a pas d'éléments (à ma connaissance) qui pourraient permettre d'affirmer qu'une preuve formelle prédit "mieux" qu'une méthode de régression. Ou bien on accepte que tout un pan des maths est moins précis, et auquel cas on fait tomber de très nombreuses sciences, y compris certains domaines des sciences physiques, et dans ce cas la notion de science dure/science molle n'a plus lieu d'être. Et dans ce cas, on est incapable d'expliquer pourquoi dans certains cas le calcul probabiliste est parfois plus précis que la représentation purement symbolique. Pour moi, ce sont juste deux paradigmes différents, dont l'une est plus sensible à la donnée que l'autre.

Et c'est ce qui m'emmène aussi un peu à autre point qui me gène un peu (mais j'ai peut-être mal compris), sur la sensibilité de la mesure ou la sensibilité de la méthode.
Si on essaie de vérifier expérimentalement cette loi, on va trouver une droite quasi parfaite. Les écarts seront dues à des imprécisions dans le banc de test.
Je suis en partie d'accord et en partie pas d'accord. Il y a un biais dû à la mesure, mais il y aussi un biais dû au fait que la théorie est inexacte ou imprécise (dans le sens où l'exactitude donnerait un taux d'erreur de 0%, une fois qu'on enlève la marge de la mesure). Poincaré prenait l'exemple de Fresnel dont la théorie sur les mouvements de l'éther a été infirmée par Maxwell. Les résultats prédits par Fresnel ne se vérifiait plus à l'expérimentation dans certaines observations. Pour autant, quand on appliquait le modèle de Fresnel dans un cadre d'observation similaire au sien, on tombait toujours expérimentalement sur de bons résultats. Pour moi là dedans, il y a un élément important: si on fixe un cadre précis d'expérimentation, alors on aura forcément un degré de prédiction plus élevé (si Fresnel avait élargi ses observations dès le début, ses conclusions devenaient caduques, et donc toutes ses prédictions avec). Pourtant, Fresnel faisait de la physique formelle avec des équations tout à fait correctement formulées. L'autre élément, c'est qu'aujourd'hui, on a énormément fait évoluer la physique depuis Galilée, en empilant les théories les unes sur les autres. Les modèles sont beaucoup plus précis qu'à l'époque, c'est peut-être ça qui donne l'impression que les sciences dures prédisent mieux.

Donc, par extension, faire la comparaison avec les sciences humaines me semble hasardeux. Déjà parce qu'on ne parle plus de taille d'échantillon comparable (à l'époque en physique, pour caricaturer, on faisait une centaine de mesures, désormais on en a des trilliards. En psychologie, c'est un peu compliqué, il me semble de rassembler des milliards de données, ce qui forcément affaiblit les observations et limite leur cadre). Pour moi, c'est pas du tout un problème lié à la fiabilité de la méthode ou de la science elle-même (les probas ne sont pas moins fiables que le formel à mon avis), c'est une question d’échantillonnage, et c'est valable quelque soit les sciences. Ensuite, sur la méthode: oui il y a des méthodes des outils de mesure plus faibles que d'autres au sein de chaque science, mais je ne pense pas non plus qu'il soit judicieux de comparer une science avec une autre sur la base unique de la méthode d'expérimentation. Tout simplement, parce que les sciences n'en sont pas toutes au même stade de développement. Donc si une science dure correspond à une science ancienne, alors oui, elle prédira forcément mieux, pas parce qu'on a de meilleurs outils de raisonnement (qui sont fondamentalement les mêmes), mais parce qu'on sait mieux manier les outils de mesure dans le contexte de cette science. Ce qui nous emmène à la conclusion que toute science molle finit par durcir ?

Après, si on considère qu'une science dure est forcément formelle, et une science molle est herméneutique, alors oui je pense que c'est une question d'objet, les deux ne s'intéressent pas à la même chose et donc on n'a pas à appliquer la même méthodologie et donc on n'a pas à les comparer, y compris sur le terme de la prédictabilité. Et dans ce cas "science dure" et "science molle" sont des termes mal choisies.
Kurai
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@Chuchumuchu
J'avais cliqué sur envoyer avant de voir ton message !
Chuchumuchu a écrit :
jeu. 7 mai 2020 13:50
L'idée même de "sciences dures" me semble partir du principe qu'elles sont moins soumises à l'erreur (ou alors je n'ai pas compris), et ce qui me semble dangereux là dedans est le fait que ça empêche d'avoir un point de vue épistémique sur leur pratique. En gros, puisqu'elles ne peuvent pas faire d'erreur, pas besoin de garder un œil critique dessus, ce qui est à mon sens une erreur. J'ai du mal à déterminer à quel point l'affirmation "Elles ne peuvent pas faire d'erreur" est vraie (et ce malgré les exemples donnés précédemment).
On est d'accord, c'est pour ça que j'aimerai bien savoir ce qu'on entend par "science dure"/"science molle". S'il n'y a pas de définition claire, alors, on parle un peu dans le vent, parce que chacun à sa propre idée de ce qu'il entend de "science dure" et "science molle" :lol:
Pourrais-tu donner plus de détails au sujet de Fanelli ? Pour ta question suivante, et bien je suis dans le même questionnement : je trouve le terme de "sciences dures" pernicieux pour l'image que la population se fait des sciences. Et même dans le fonctionnement de ces deux différents types de science, je ne suis pas certaine que leurs différences de fonctionnement soient suffisantes pour les opposer de cette façon. Pour moi il y a la question de la perception donnée par ces termes, et l'utilité réelle de leur existence quant au fonctionnement intrinsèque de ces sciences. Qui forment donc deux questions différentes.
Je voulais pas faire le travail de recherche biblio parce que ca date de quand j'étais encore étudiant à la fac, mais voila !

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articl ... 010068.pdf
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3694152/
https://www.webcitation.org/78JdQzHld
https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/227835

(merci wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchy_of_the_sciences )

EDIT : je mets un autre lien en français qui résume les articles : https://www.mysciencework.com/omniscien ... s-sciences
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@Kurai Merci pour les liens. Boarf, on le sait bien que ce genre de truc (établir la bibliographie de ses sources), c'est pas le côté le plus fun de la conversation. Cependant c'est grandement nécessaire, j'aime bien les règles de débat qui ont cours chez les zététicien.ne.s, l'une d'entre elles indique bien que la preuve est à la charge de celui qui énonce un propos. Du coup, tu transmets les sources et nous on doit les compulser. Ça me semble relativement équitable vu toute la matière que tu nous transmets là :huhu: Et en anglais en plus :cry: (jamais contente) ! Donc merci aussi au passage pour le lien français vers le résumé des articles.

Je dois avouer qu'il y a peu de chances que je lise tout : je n'arrive déjà pas à suivre le rythme de cette conversation, donc je ne lirais probablement que ce dernier article et survolerait un peu les autres. Comme je l'ai dit tout cela est assez loin de mes domaines de prédilection donc ça me demande beaucoup de temps et d'efforts, si je ne veux pas dire trop de bêtises.
Je ne prétends ni à l’exhaustivité, ni à une parfaite objectivité, deux qualités qui dans mon métier relèvent de l’illusion et du vœu pieux. — (Michel de Pracontal, L’imposture scientifique en dix leçons, Seuil, 2005, page 17)
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Chuchumuchu a écrit :
mer. 6 mai 2020 21:30

@Chris De Nice Hep ! Ne crois pas que je t'ai pas vu donner du "vous" à Fish ! >.< Je suis pas assez intimidante c'est ça ??
Il n'y a que mon épouse qui m'intimide. ;)
@Chris De Nice La création de théories fumeuses ne me semble pas être le propre des clinicien.ne.s. Et je pense que c'est pour ça que cette histoire de sciences exactes ou inexactes m'agaçait : parce que ça donne la fausse idée que les sciences dures sont au dessus de toute erreur.(...)
Je dis simplement qu'en sciences dures ça reste très marginal et c'est de plus très rapidement écarté.
La psychanalyse est toujours enseignée en psycho non ?
Et de nouveau, en creux, si les sciences dures sont au dessus de toute erreur, alors les sciences molles sont elles propices à la faute.
Ça, c'était ton interprétation.
Je suis d'accord sur le fait que certaines études de sciences humaines sont peu sérieuses, mais je ne pense pas que ce soit majoritairement le cas (enfin j'espère pas !). Et je ne pense pas que ce soit dû intrinsèquement aux sciences sociales, puisqu'il y a la possibilité des les pratiquer plus sérieusement. S'il y a des études chez les sciences dures, je suppose qu'elles peuvent présenter les mêmes biais ?
Oui mais c'est encore une fois très rapidement corrigé, par la relecture des pairs.
JSF a publié dans une revue à comité de lecture ? Non et pourtant la plupart de ses assertions sont brandies en vérités par nombre de ses compères.
D'ici à ce qu'on les voit enseignées elles aussi.
Voilà, c'est ça qui m'énerve.
On a assez de Raoult en ce moment.

Et promis, je tutoie tout le monde à partir de maintenant.
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