Methode Scientifique, Science Nutritionelle, Problemes et limitations
ALEX : La science nutritionnelle est pleine d’insuffisances. La confusion est généralisée. Tant de choses pourraient être dites à ce sujet. Je ne suis pas aussi attentif à la culture scientifique française, mais la culture anglaise internationale prend de plus en plus conscience de la “mauvaise science”. Vous trouverez ci-dessous des extraits de sources diverses en rapport avec ce sujet. C’est un travail en cours de réalisation. Des idées à ce sujet nous aideront à naviguer dans les océans orageux de la mauvaise science.
Richard Feynman discute de ce concept important dans Le plaisir de découvrir des choses:
« Pour l’étudiant, lorsqu’il étudie la science, il est difficile de souder science et religion. La première source de difficulté est la suivante: il est impératif en science de douter; Pour le progrès de la science, il est absolument nécessaire que l’incertitude soit un élément fondamental de votre nature intérieure. Pour progresser dans la compréhension, nous devons rester modestes et permettre que nous ne sachions pas. Rien n’est certain ou prouvé hors de tout doute. Vous recherchez la curiosité, parce que c’est inconnu, pas parce que vous connaissez la réponse. Et à mesure que vous développez plus d’informations dans les sciences, ce n’est pas que vous découvrez la vérité, mais que vous découvrez que ceci ou cela est plus ou moins probable.
« C’est-à-dire que si nous approfondissons nos recherches, nous constatons que les déclarations de la science ne sont pas de vérités vraies ou non, mais des déclarations de ce que l’on sait à différents degrés de certitude: « Il est beaucoup plus probable que donc est vrai que ce n’est pas vrai ‘; ou « tel ou tel est presque certain mais il y a encore un peu de doute »; ou, à l’autre extrême, «bon, on ne sait vraiment pas ». Chacun des concepts de la science est graduellement gradué entre la falsité absolue et la vérité absolue, sans toutefois qu’il en soit une fin.
Peter ATTIA (2018) :
Well, you can pretty much set your calendar to it. Another scare from the folks in observational epidemiology land. This time it’s “low-carb” and “high-carb” sending people to an early grave: Dietary carbohydrate intake and mortality: a prospective cohort study and meta-analysis. What’s wrong with this analysis? Zoe Harcombe counts the ways on her blog where she wrote a thoughtful critical review of the paper.
It pains me to see this stuff get published and see so many people justifiably confused and frustrated with the state of nutritional research. I’m glad I’m not alone: John Ioannidis, a professor of Medicine at Stanford, wrote a terrific and timely piece in JAMA: The Challenge of Reforming Nutritional Epidemiologic Research. I would put it more bluntly: nutritional epidemiology is basically the board game equivalent of a Ouija board—whatever you want it to say, it will say.
Études d’observation (Observational studies)
« Parce que nous ne pouvons pas faire d’expériences prospectives randomisées avec des humains sur une période suffisamment longue pour savoir de manière définitive si différentes formes de restriction alimentaire augmentent la longévité humaine, nous devons nous contenter de la meilleure chose à faire. Nous soutenons que la meilleure solution consiste en une triangulation d’idées majeures – aucune d’entre elles n’étant suffisamment forte pour constituer la base complète de notre compréhension, mais collectivement beaucoup plus solide, en mettant l’accent sur leurs implications qui se chevauchent – ce qui nous permet non seulement de mieux comprendre à faire aujourd’hui, mais tout aussi important, offre un modèle pour envisager les traitements de demain. “Il est donc primordial de savoir trianguler » – Richard P. Feynman
en anglais … “Because we can’t do prospective, randomized experiments with humans over a long enough period of time to definitively know if different forms of dietary restriction increase human longevity, we have to settle for the next best thing. We argue that the next best thing is a triangulation of major insights—none of them individually strong enough to be the complete basis of our understanding, but collectively much stronger, by focusing on their overlapping implications—which not only give us an insight into what to do today, but, equally important, offer a model to consider tomorrow’s treatments. “It is therefore of first-rate importance that you know how to triangulate,” – Richard P. Feynman (Feynman’s Tips on Physics: Reflections, Advice, Insights, Practice)
Effet Hawthorne (Hawthorne effect)
« L’effet Hawthorne, ou expérience Hawthorne, décrit la situation dans laquelle les résultats d’une expérience ne sont pas dus aux facteurs expérimentaux mais au fait que les sujets ont conscience de participer à une expérience dans laquelle ils sont testés, ce qui se traduit généralement par une plus grande motivation. Cet effet tire son nom des études de sociologie du travail menées par Elton Mayo, Fritz Roethlisberger et William Dickson dans l’usine Western Electric de Cicero, la Hawthorne Works, près de Chicago de 1924 à 1932. Cette enquête est considérée comme le point de départ d’une nouvelle technique d’étude en sociologie : l’entretien » . WikiPedia
“The Hawthorne effect (also referred to as the observer effect is a type of reactivity in which individuals modify an aspect of their behavior in response to their awareness of being observed. The original research at the Hawthorne Works in Cicero, Illinois, on lighting changes and work structure changes such as working hours and break times was originally interpreted by Elton Mayo and others to mean that paying attention to overall worker needs would improve productivity. Later interpretations such as that done by Landsberger suggested that the novelty of being research subjects and the increased attention from such could lead to temporary increases in workers’ productivity. This interpretation was dubbed “the Hawthorne effect”. WikiPedia
Biais de confirmation (Confirmation bias)
« Le biais de confirmation, également dénommé biais de confirmation d’hypothèse, désigne le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses (sans considération pour la véracité de ces informations) et/ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu’il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d’une manière biaisée.
Les biais de confirmation apparaissent notamment autour de questions de nature affective et concernant des opinions ou croyances établies. Par exemple, pour s’informer d’un sujet controversé, une personne pourra préférer lire des sources qui confirment ou affirment son point de vue. Elle aura aussi tendance à interpréter des preuves équivoques pour appuyer sa position actuelle. Les biais dans la recherche, l’interprétation et le rappel de la mémoire ont été invoqués pour expliquer l’attitude de polarisation (quand un désaccord devient plus extrême, même si les différentes parties sont confrontées à la même preuve), de persévérance de conviction (quand la croyance persiste après que les preuves la soutenant sont démontrées fausses), l’effet de primauté irrationnelle (une plus forte importance pour les premières données rencontrées) et l’illusion de corrélation (par laquelle les personnes perçoivent à tort une association entre deux événements ou situations). » WikiPedia
“Confirmation bias, also called confirmatory bias or myside bias, is the tendency to search for, interpret, favor, and recall information in a way that confirms one’s preexisting beliefs or hypotheses. It is a type of cognitive bias and a systematic error of inductive reasoning. People display this bias when they gather or remember information selectively, or when they interpret it in a biased way. The effect is stronger for emotionally charged issues and for deeply entrenched beliefs. Confirmation bias is a variation of the more general tendency of apophenia.
People also tend to interpret ambiguous evidence as supporting their existing position. Biased search, interpretation and memory have been invoked to explain attitude polarization (when a disagreement becomes more extreme even though the different parties are exposed to the same evidence), belief perseverance (when beliefs persist after the evidence for them is shown to be false), the irrational primacy effect (a greater reliance on information encountered early in a series) and illusory correlation (when people falsely perceive an association between two events or situations).” WikiPedia
Animal study problems
link to other note : Nous ne sommes pas des rongeurs !
RESSOURCES
Denise Minger (Penseur critique et nerd de la science alimentaire) – Un blogueur préféré qui écrit sur la nutrition de manière critique (désolé, uniquement pour les anglophones) : Deniseminger.com
Bad Science (Anglais) Broché – 1 avril 2009 de Ben Goldacre (Auteur) (Amazon)