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1.2 : La méthode scientifique - Géosciences

1.2 : La méthode scientifique - Géosciences


Il n'y a personne d'accord sur la description de la méthode scientifique. Une généralisation de la méthode scientifique est : Problème -> Idée d'une solution possible -> action. Une méthodologie présentée par Popper (1972) est P1 -> TT -> EE -> P2, où P1 est le problème initial, TT est la théorie provisoire (hypothèse de travail ou application d'essai d'une théorie), EE est les tentatives d'élimination des erreurs avec la théorie provisoire, conduisant à P2, des erreurs ou des problèmes supplémentaires. Cela peut continuer jusqu'à ce que le praticien soit satisfait de l'explication du problème initial.

Une façon d'appliquer la méthode scientifique est d'essayer de comprendre pourquoi il pleut. Votre P1 serait 'Pourquoi pleut-il ?'. Vous pourriez observer que le soleil n'est pas visible quand il pleut, donc votre TT pourrait être « Il pleut quand le soleil s'en va ». Vous devez maintenant appliquer l'élimination des erreurs. Pouvez-vous penser à des moments où le soleil n'est pas visible, et il ne pleut pas ? La nuit peut venir à l'esprit. Il pleut parfois la nuit (pas de soleil), mais parfois non. Ainsi, notre EE nous conduirait à P2, en pensant à d'autres choses qui pourraient bloquer le soleil. Notre deuxième tour de TT peut nous faire penser à des nuages, qui bloquent le soleil, et sont également présents lorsqu'il pleut. Comment pourriez-vous continuer ce raisonnement ?

L'application de la méthode scientifique ne donne pas toujours la bonne réponse ou l'explication. Par exemple, Nicolas Copernic (1473-1543) a prouvé le modèle héliostatique de l'univers (que le soleil, et non la terre, était le centre de l'univers). La cosmologie héliostatique de Copernic impliquait de donner plusieurs mouvements distincts à la Terre, qu'il étayait par des observations minutieuses des mouvements des étoiles, du soleil et des planètes. Alors que la théorie copernicienne était presque correct, il a ensuite été amélioré par Johannes Keppler.


1.2 : La méthode scientifique

Un exemple de simplification excessive qui déconcerte de nombreux étudiants en biologie (en particulier au début de leurs études) est l'utilisation d'un langage qui masque le processus expérimental utilisé pour construire des connaissances. Par souci de commodité, nous racontons souvent des histoires sur les systèmes biologiques comme si nous présentions des faits incontestables. Cependant, alors que nous écrivons et parlons souvent de sujets en biologie avec une conviction qui donne l'apparence d'une connaissance "factuelle", la réalité est souvent plus nuancée et remplie d'incertitudes importantes. La présentation « factuelle » du matériel (qui manque généralement de discussion sur les preuves ou de confiance dans les preuves) joue sur notre tendance naturelle à nous sentir bien à propos de « connaître » les choses, mais elle tend à créer un faux sentiment de sécurité dans l'état des connaissances et fait peu pour encourager le l'utilisation de l'imagination ou le développement de la pensée critique.

Une meilleure façon de décrire notre connaissance du monde naturel serait de qualifier explicitement ce que nous savons être « vrai » en science ne représente que notre meilleure compréhension actuelle d'un sujet, une compréhension qui n'a pas encore été réfutée par l'expérience. Malheureusement, la qualification répétée devient assez lourde. La chose importante à retenir est que même si nous ne le disons pas explicitement, toutes les connaissances dont nous discutons en classe ne représentent que le meilleur de notre compréhension actuelle. Certaines idées ont résisté à des expérimentations répétées et variées tandis que d'autres sujets n'ont pas encore été testés de manière aussi approfondie. Donc, si nous ne sommes pas aussi sûrs des choses que nous aimerions parfois le croire, comment savons-nous en quoi nous fier et de quoi être sceptique ? La réponse complète n'est pas triviale, mais elle commence par développer une compréhension de la traiter nous utilisons en science pour construire de nouvelles connaissances. La méthode scientifique est la traiter par lequel de nouvelles connaissances sont développées. Alors que le processus peut être décrit avec de longues listes d'"étapes" (souvent vues dans les manuels), ses éléments de base peuvent être décrits de manière plus succincte.


1.2 Les méthodes scientifiques

À la fin de cette section, vous serez en mesure d'effectuer les opérations suivantes :

  • Expliquer comment les méthodes scientifiques sont utilisées pour faire des découvertes scientifiques
  • Définir un modèle scientifique et décrire des exemples de modèles physiques et mathématiques utilisés en physique
  • Comparer et opposer hypothèse, théorie et loi

Soutien aux enseignants

Soutien aux enseignants

Les objectifs d'apprentissage de cette section aideront vos élèves à maîtriser les normes suivantes :

  • (2) Processus scientifiques. L'étudiant utilise une approche systématique pour répondre aux questions de laboratoire scientifique et d'enquête sur le terrain. L'étudiant doit :
    • (A) connaître la définition de la science et comprendre qu'elle a des limites, comme spécifié au paragraphe (b)(2) de la présente section
    • (B) savoir que les hypothèses scientifiques sont des déclarations provisoires et vérifiables qui doivent pouvoir être étayées ou non par des preuves d'observation. Les hypothèses de pouvoir explicatif durable qui ont été testées sur une grande variété de conditions sont incorporées dans les théories
    • (C) savoir que les théories scientifiques sont basées sur des phénomènes naturels et physiques et sont susceptibles d'être testées par de multiples chercheurs indépendants. Contrairement aux hypothèses, les théories scientifiques sont des explications bien établies et très fiables, mais peuvent être sujettes à changement à mesure que de nouveaux domaines scientifiques et de nouvelles technologies sont développés
    • (D) faire la distinction entre les hypothèses scientifiques et les théories scientifiques.

    Termes clés de la section

    expérience hypothèse maquette observation principe
    droit scientifique Méthodes scientifiques théorie universel

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    [OL] La pré-évaluation pour cette section pourrait impliquer que les élèves partagent ou écrivent une anecdote sur le moment où ils ont utilisé les méthodes scientifiques. Ensuite, les élèves pourraient étiqueter leurs processus de pensée dans leur anecdote avec les méthodes scientifiques appropriées. La classe pourrait également discuter de leurs définitions de la théorie et du droit, à la fois en dehors et dans le contexte de la science.

    [OL] Il est à noter et éventuellement à mentionner que un scientifique, comme mentionné dans cette section, ne signifie pas nécessairement un scientifique qualifié. Cela pourrait être n'importe qui utilisant des méthodes scientifiques.

    Méthodes scientifiques

    Les scientifiques planifient et mènent souvent des enquêtes pour répondre à des questions sur l'univers qui nous entoure. De telles lois sont intrinsèques à l'univers, ce qui signifie que les humains ne les ont pas créées et ne peuvent pas les modifier. Nous ne pouvons que les découvrir et les comprendre. Leur découverte est une entreprise très humaine, avec tous les éléments de mystère, d'imagination, de lutte, de triomphe et de déception inhérents à tout effort créatif. La pierre angulaire de la découverte des lois naturelles est l'observation. La science doit décrire l'univers tel qu'il est, non tel que nous l'imaginons ou souhaitons qu'il soit.

    Nous sommes tous curieux dans une certaine mesure. Nous regardons autour de nous, faisons des généralisations et essayons de comprendre ce que nous voyons. Par exemple, nous levons les yeux et nous nous demandons si un type de nuage signale l'arrivée d'une tempête. Au fur et à mesure que nous devenons sérieux dans l'exploration de la nature, nous devenons plus organisés et formels dans la collecte et l'analyse des données. Nous essayons une plus grande précision, effectuons des expériences contrôlées (si nous le pouvons) et notons des idées sur la façon dont les données peuvent être organisées. Nous formulons ensuite des modèles, des théories et des lois sur la base des données que nous avons collectées et communiquons ces résultats aux autres. Ceci, en un mot, décrit la méthode scientifique que les scientifiques emploient pour trancher des questions scientifiques sur la base de preuves issues d'observations et d'expériences.

    Une enquête commence souvent par une observation faite par un scientifique. Le scientifique observe un modèle ou une tendance dans le monde naturel. L'observation peut générer des questions auxquelles le scientifique souhaite répondre. Ensuite, le scientifique peut effectuer des recherches sur le sujet et formuler une hypothèse . Une hypothèse est une déclaration vérifiable qui décrit comment quelque chose dans le monde naturel fonctionne. Essentiellement, une hypothèse est une supposition éclairée qui explique quelque chose à propos d'une observation.

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    [OL] Une supposition éclairée est utilisée tout au long de cette section pour décrire une hypothèse pour lutter contre la tendance à considérer une théorie comme une supposition éclairée.

    Les scientifiques peuvent tester l'hypothèse en réalisant une expérience. Au cours d'une expérience, le scientifique recueille des données qui l'aideront à mieux connaître le phénomène qu'il étudie. Ensuite, les scientifiques analysent les résultats de l'expérience (c'est-à-dire les données), souvent à l'aide de méthodes statistiques, mathématiques et/ou graphiques. De l'analyse des données, ils tirent des conclusions. Ils peuvent conclure que leur expérience appuie ou rejette leur hypothèse. Si l'hypothèse est confirmée, le scientifique teste généralement une autre hypothèse liée à la première. Si leur hypothèse est rejetée, ils testeront alors souvent une hypothèse nouvelle et différente dans leur effort pour en savoir plus sur ce qu'ils étudient.

    Les processus scientifiques peuvent être appliqués à de nombreuses situations. Disons que vous essayez d'allumer votre voiture, mais qu'elle ne démarre pas. Vous venez de faire un constat ! Vous vous demandez : « Pourquoi ma voiture ne démarre-t-elle pas ? » Vous pouvez maintenant utiliser des procédés scientifiques pour répondre à cette question. Tout d'abord, vous générez une hypothèse telle que « La voiture ne démarre pas car il n'y a pas d'essence dans le réservoir d'essence ». Pour tester cette hypothèse, vous mettez de l'essence dans la voiture et essayez de la redémarrer. Si la voiture démarre, alors votre hypothèse est corroborée par l'expérience. Si la voiture ne démarre pas, alors votre hypothèse est rejetée. Vous devrez alors réfléchir à une nouvelle hypothèse à tester telle que « Ma voiture ne démarre pas car la pompe à essence est cassée ». Espérons que vos enquêtes vous amènent à découvrir pourquoi la voiture ne démarre pas et vous permettent de la réparer.

    La modélisation

    Un modèle est une représentation de quelque chose qui est souvent trop difficile (ou impossible) à étudier directement. Les modèles peuvent prendre la forme de modèles physiques, d'équations, de programmes informatiques ou de simulations (infographies/animations). Les modèles sont des outils particulièrement utiles en physique moderne car ils nous permettent de visualiser des phénomènes que nous ne pouvons normalement pas observer avec nos sens, tels que de très petits objets ou des objets qui se déplacent à grande vitesse. Par exemple, nous pouvons comprendre la structure d'un atome à l'aide de modèles, malgré le fait que personne n'a jamais vu un atome de ses propres yeux. Les modèles sont toujours approximatifs, ils sont donc plus simples à considérer que la situation réelle, plus un modèle est complet, plus il doit être compliqué. Les modèles mettent l'intangible ou l'extrêmement complexe en termes humains que nous pouvons visualiser, discuter et émettre des hypothèses.

    Des modèles scientifiques sont construits sur la base des résultats d'expériences antérieures. Même encore, les modèles ne décrivent souvent un phénomène que partiellement ou dans quelques situations limitées. Certains phénomènes sont si complexes qu'il peut être impossible de les modéliser dans leur intégralité, même à l'aide d'ordinateurs. Un exemple est le modèle de nuage d'électrons de l'atome dans lequel les électrons se déplacent autour du centre de l'atome dans des nuages ​​distincts (figure 1.12), qui représentent la probabilité de trouver un électron à différents endroits. Ce modèle nous aide à visualiser la structure d'un atome. Cependant, cela ne nous montre pas exactement où se trouvera un électron dans son nuage à un moment donné.

    Comme mentionné précédemment, les physiciens utilisent une variété de modèles, notamment des équations, des modèles physiques, des simulations informatiques, etc. Par exemple, les modèles tridimensionnels sont souvent couramment utilisés en chimie et en physique pour modéliser des molécules. Les propriétés autres que l'apparence ou l'emplacement sont généralement modélisées à l'aide de mathématiques, où des fonctions sont utilisées pour montrer comment ces propriétés sont liées les unes aux autres. Des processus tels que la formation d'une étoile ou des planètes peuvent également être modélisés à l'aide de simulations informatiques. Une fois qu'une simulation est correctement programmée sur la base de données expérimentales réelles, la simulation peut nous permettre de visualiser des processus qui se sont produits dans le passé ou qui se produisent trop rapidement ou trop lentement pour que nous puissions les observer directement. En outre, les scientifiques peuvent également effectuer des expériences virtuelles à l'aide de modèles informatiques. Dans un modèle de formation de planète, par exemple, le scientifique pourrait modifier la quantité ou le type de roches présentes dans l'espace et voir comment cela affecte la formation de la planète.

    Les scientifiques utilisent des modèles et des résultats expérimentaux pour élaborer des explications d'observations ou concevoir des solutions à des problèmes. Par exemple, une façon de rendre une voiture plus économe en carburant est de réduire la friction ou la traînée causée par l'air circulant autour de la voiture en mouvement. Cela peut être fait en concevant la forme de la carrosserie de la voiture pour qu'elle soit plus aérodynamique, par exemple en utilisant des coins arrondis au lieu de angles vifs. Les ingénieurs peuvent ensuite construire des modèles physiques de la carrosserie, les placer dans une soufflerie et examiner le flux d'air autour du modèle. Cela peut également être fait mathématiquement dans une simulation informatique. Le modèle de flux d'air peut être analysé pour les régions où le flux d'air est lisse et pour les tourbillons qui indiquent une traînée. Le modèle de la carrosserie de la voiture devra peut-être être légèrement modifié pour produire le flux d'air le plus fluide (c'est-à-dire le moins de traînée). Le modèle avec le moins de traînée peut être la solution pour augmenter l'efficacité énergétique de la voiture. Cette solution pourrait ensuite être intégrée dans la conception de la voiture.

    Laboratoire instantané

    Utiliser les modèles et les processus scientifiques

    Assurez-vous de sécuriser les objets en vrac avant d'ouvrir la fenêtre ou la porte.

    Dans cette activité, vous découvrirez des modèles scientifiques en créant un modèle de la façon dont l'air circule dans votre classe ou une pièce de votre maison.

    • Une pièce avec au moins une fenêtre ou une porte pouvant être ouverte
    • Morceau de papier de soie simple épaisseur
      1. Travaillez avec un groupe de quatre, selon les directives de votre enseignant. Fermez toutes les fenêtres et les portes de la pièce dans laquelle vous travaillez. Votre professeur peut vous assigner une fenêtre ou une porte spécifique à étudier.
      2. Avant d'ouvrir une fenêtre ou une porte, dessinez un schéma à l'échelle de votre pièce. Tout d'abord, mesurez la longueur et la largeur de votre pièce à l'aide du mètre ruban. Ensuite, transformez la mesure en utilisant une échelle qui pourrait tenir sur votre papier, par exemple 5 centimètres = 1 mètre.
      3. Votre professeur vous assignera une fenêtre ou une porte spécifique pour étudier le flux d'air. Sur votre diagramme, ajoutez des flèches montrant votre hypothèse (avant d'ouvrir des fenêtres ou des portes) sur la façon dont l'air circulera dans la pièce lorsque la fenêtre ou la porte qui vous est attribuée est ouverte. Utilisez un crayon pour pouvoir facilement apporter des modifications à votre diagramme.
      4. Sur votre schéma, marquez quatre emplacements où vous souhaitez tester le débit d'air dans votre pièce. Pour tester la circulation de l'air, tenez une bande de papier de soie simple épaisseur entre le pouce et l'index. Notez la direction dans laquelle le papier se déplace lorsqu'il est exposé au flux d'air. Ensuite, pour chaque emplacement, prédisez dans quel sens le papier se déplacera si votre diagramme de flux d'air est correct.
      5. Maintenant, chaque membre de votre groupe se tiendra dans l'une des quatre zones sélectionnées. Chaque membre testera le flux d'air. Convenez d'une hauteur approximative à laquelle chacun tiendra ses papiers.
      6. Lorsque votre professeur vous le demande, ouvrez la fenêtre et/ou la porte qui vous est assignée. Chaque personne doit noter la direction dans laquelle pointe son papier immédiatement après l'ouverture de la fenêtre ou de la porte. Notez vos résultats sur votre diagramme.
      7. Les données du test de débit d'air appuient-elles ou réfutent-elles le modèle hypothétique de débit d'air illustré dans votre diagramme ? Pourquoi ou pourquoi pas? Corrigez votre modèle en fonction de vos preuves expérimentales.
      8. Avec votre groupe, discutez de la précision de votre modèle. Quelles limites avait-il ? Notez les limites sur lesquelles votre groupe s'est mis d'accord.

    Vérifier la saisie

    1. Oui, vous pouvez utiliser votre modèle pour prédire le flux d'air à travers une nouvelle fenêtre. L'expérience précédente du flux d'air vous aiderait à modéliser le système avec plus de précision.
    2. Oui, vous pouvez utiliser votre modèle pour prédire le flux d'air à travers une nouvelle fenêtre. L'expérience précédente du flux d'air n'est pas utile pour modéliser le nouveau système.
    3. Non, vous ne pouvez pas modéliser un système pour prédire le débit d'air à travers une nouvelle fenêtre. L'expérience précédente du flux d'air vous aiderait à modéliser le système avec plus de précision.
    4. Non, vous ne pouvez pas modéliser un système pour prédire le débit d'air à travers une nouvelle fenêtre. L'expérience précédente du flux d'air n'est pas utile pour modéliser le nouveau système.

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    Ce laboratoire instantané ! demande aux élèves de construire un modèle de la façon dont l'air circule dans leur classe. Chaque groupe de quatre élèves créera un modèle de circulation d'air dans leur classe à l'aide d'un dessin à l'échelle de la pièce. Ensuite, les groupes testeront la validité de leur modèle en plaçant des girouettes qu'ils ont construites autour de la pièce et en ouvrant une fenêtre ou une porte. En observant les girouettes, les élèves verront comment l'air circule réellement dans la pièce à partir d'une fenêtre ou d'une porte spécifique. Les élèves corrigeront ensuite leur modèle en fonction de leurs preuves expérimentales. La liste de matériel suivante est donnée par groupe :

    • Une pièce avec au moins une fenêtre ou une porte pouvant être ouverte (Une configuration optimale serait une fenêtre ou une porte par groupe.)
    • Plusieurs morceaux de papier de construction (au moins quatre par groupe)
    • Bandes de papier de soie simple épaisseur
    • Un mètre ruban (assez long pour mesurer les dimensions de la pièce)
    • Pailles
    • Les ciseaux
    • ruban
    1. La taille du groupe peut varier en fonction du nombre de fenêtres/portes disponibles et du nombre d'étudiants dans la classe.
    2. Les dimensions de la salle peuvent être fournies par l'enseignant. De plus, les élèves peuvent avoir besoin d'une brève introduction sur la façon de faire un dessin à l'échelle.
    3. C'est une autre occasion de discuter d'expériences contrôlées en termes de raisons pour lesquelles les élèves doivent tenir les bandes de papier de soie à la même hauteur et de la même manière. Un élève pourrait également servir de contrôle et se tenir loin de la fenêtre/porte ou dans une autre zone qui ne recevra pas le flux d'air de la fenêtre/porte.
    4. Vous aurez probablement besoin de coordonner cela lorsque plusieurs fenêtres ou portes sont utilisées. Une seule fenêtre ou porte doit être ouverte à la fois pour de meilleurs résultats. Entre les ouvertures, prévoyez une courte période (5 minutes) pendant laquelle toutes les fenêtres et portes sont fermées, si possible.

    Les réponses au test de saisie varieront, mais le flux d'air dans la nouvelle fenêtre ou porte doit être basé sur ce que les élèves ont observé dans leur expérience.

    Lois et théories scientifiques

    Une loi scientifique est une description d'un modèle dans la nature qui est vrai dans toutes les circonstances qui ont été étudiées. C'est-à-dire que les lois physiques sont censées être universelles, ce qui signifie qu'elles s'appliquent dans tout l'univers connu. Les lois sont souvent aussi concises, alors que les théories sont plus compliquées. Une loi peut être exprimée sous la forme d'une seule phrase ou d'une équation mathématique. Par exemple, la deuxième loi du mouvement de Newton , qui relie le mouvement d'un objet à la force appliquée (F), la masse de l'objet (m), et l'accélération de l'objet (une), s'énonce simplement en utilisant l'équation

    Les idées et explications scientifiques qui sont vraies dans de nombreuses situations de l'univers, mais pas toutes, sont généralement appelées principes . Un exemple est le principe de Pascal, qui explique les propriétés des liquides, mais pas les solides ou les gaz. Cependant, la distinction entre lois et principes n'est parfois pas soigneusement faite en science.

    Une théorie est une explication des modèles de la nature qui est étayée par de nombreuses preuves scientifiques et vérifiée plusieurs fois par plusieurs chercheurs. Alors que de nombreuses personnes confondent les théories avec des suppositions ou des hypothèses éclairées, les théories ont résisté à des tests et à des vérifications plus rigoureux que les hypothèses.

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    [OL] Expliquez aux élèves qu'en anglais courant et informel, le mot théorie peut être utilisé pour décrire une idée qui est peut-être vraie mais qui n'a pas été prouvée comme étant vraie. Cette utilisation du mot théorie amène souvent les gens à penser que les théories scientifiques ne sont rien de plus que des suppositions éclairées. Ce n'est pas seulement une idée fausse parmi les étudiants, mais aussi parmi le grand public.

    En guise de conclusion sur les processus scientifiques, nous souhaitons souligner que les lois et théories scientifiques, même celles qui ont été soutenues par des expériences pendant des siècles, peuvent encore être modifiées par de nouvelles découvertes. Cela est particulièrement vrai lorsque de nouvelles technologies émergent qui nous permettent d'observer des choses qui étaient auparavant inobservables. Imaginez comment la visualisation d'objets auparavant invisibles avec un microscope ou la visualisation de la Terre pour la première fois depuis l'espace ont pu changer instantanément nos théories et lois scientifiques ! Quelles découvertes nous attendent encore dans le futur ? Le retest et le perfectionnement constants de nos lois et théories scientifiques permettent à notre connaissance de la nature de progresser. Pour cette raison, de nombreux scientifiques hésitent à dire que leurs études prouver n'importe quoi. En disant Support à la place de prouver, il garde la porte ouverte à de futures découvertes, même si elles ne se produiront pas avant des siècles, voire des millénaires.

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    [OL] En ce qui concerne les scientifiques évitant d'utiliser le mot prouver, le grand public sait que la science a prouvé certaines choses comme que le cœur pompe le sang et que la Terre est ronde. Cependant, les scientifiques devraient éviter d'utiliser prouver car il est impossible de tester chaque instance et chaque ensemble de conditions dans un système pour prouver absolument quoi que ce soit. En utilisant Support ou une terminologie similaire laisse la porte ouverte à d'autres découvertes.

    Vérifie ta compréhension

    1. Les modèles sont plus simples à analyser.
    2. Les modèles donnent des résultats plus précis.
    3. Les modèles fournissent des prévisions plus fiables.
    4. Les modèles ne nécessitent aucun calcul informatique.
    1. Ce sont les mêmes.
    2. Une hypothèse a été minutieusement testée et s'est avérée vraie.
    3. Une hypothèse est une hypothèse provisoire basée sur ce qui est déjà connu.
    4. Une hypothèse est une explication générale solidement étayée par des preuves.
    1. Un modèle scientifique est une représentation de quelque chose qui peut être facilement étudié directement. Il est utile pour étudier des choses qui peuvent être facilement analysées par les humains.
    2. Un modèle scientifique est une représentation de quelque chose qui est souvent trop difficile à étudier directement. Il est utile pour étudier un ou des systèmes complexes que les humains ne peuvent pas observer directement.
    3. Un modèle scientifique est une représentation d'un équipement scientifique. Il est utile pour étudier les principes de fonctionnement des équipements scientifiques.
    4. Un modèle scientifique est une représentation d'un laboratoire où sont effectuées des expériences. Il est utile pour étudier les besoins nécessaires à l'intérieur du laboratoire.
    1. L'hypothèse doit être validée par des expériences scientifiques.
    2. L'hypothèse ne doit inclure aucune grandeur physique.
    3. L'hypothèse doit être un énoncé court et concis.
    4. L'hypothèse doit s'appliquer à toutes les situations de l'univers.
    1. Une théorie scientifique est une explication des phénomènes naturels qui est étayée par des preuves.
    2. Une théorie scientifique est une explication de phénomènes naturels sans l'appui de preuves.
    3. Une théorie scientifique est une supposition éclairée sur les phénomènes naturels qui se produisent dans la nature.
    4. Une théorie scientifique est une supposition sans fondement sur les phénomènes naturels se produisant dans la nature.
    1. Une hypothèse est une explication du monde naturel avec un support expérimental, tandis qu'une théorie scientifique est une supposition éclairée sur un phénomène naturel.
    2. Une hypothèse est une supposition éclairée sur un phénomène naturel, tandis qu'une théorie scientifique est une explication du monde naturel avec un support expérimental.
    3. Une hypothèse est une preuve expérimentale d'un phénomène naturel, tandis qu'une théorie scientifique est une explication du monde naturel avec un support expérimental.
    4. Une hypothèse est une explication du monde naturel avec un support expérimental, tandis qu'une théorie scientifique est une preuve expérimentale d'un phénomène naturel.

    Soutien aux enseignants

    Soutien aux enseignants

    Utilisez les questions Vérifiez votre compréhension pour évaluer la réalisation par les élèves des objectifs d'apprentissage de la section. Si les étudiants sont aux prises avec un objectif spécifique, le Check Your Understanding aidera à identifier quel objectif et dirigera les étudiants vers le contenu pertinent.

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      • Auteurs : Paul Peter Urone, Roger Hinrichs
      • Éditeur/site Web : OpenStax
      • Titre du livre : Physique
      • Date de parution : 26 mars 2020
      • Lieu : Houston, Texas
      • URL du livre : https://openstax.org/books/physics/pages/1-introduction
      • URL de la section : https://openstax.org/books/physics/pages/1-2-the-scientific-methods

      © 29 janvier 2021 Texas Education Agency (TEA). Le nom OpenStax, le logo OpenStax, les couvertures de livres OpenStax, le nom OpenStax CNX et le logo OpenStax CNX ne sont pas soumis à la licence Creative Commons et ne peuvent être reproduits sans le consentement écrit préalable et exprès de Rice University.


      Géologie et méthode scientifique

      Les cartes géologiques sont utilisées pour afficher des informations sur les propriétés physiques des matériaux terrestres, les relations géospatiales, l'âge géologique et la recherche interprétative pour une région. Parc national de Yellowstone, Wyoming.

      Comprendre la science

      La science est une manière particulière de connaître le monde. En science, les explications sont limitées à celles basées sur des observations et des expériences qui peuvent être répétées et justifiées par d'autres scientifiques. Les explications de phénomènes physiques et biologiques qui ne sont pas basées sur des preuves empiriques provenant d'observations ou d'expériences ne font pas partie de la science (Ayala et al. 1999, Kennedy et al. 1998). Une grande partie des découvertes scientifiques se fait par l'expérimentation et l'observation indirectes dans lesquelles des inférences sont faites. Par exemple, les physiciens des particules ne peuvent pas observer directement les particules subatomiques parce que les particules sont trop petites pour être observées directement. Ils doivent faire des déductions sur le poids, la vitesse et d'autres propriétés des particules sur la base d'autres observations.

      Sciences historiques

      En géologie, les roches documentent des événements connus pour s'être produits, par exemple une éruption volcanique, mais qui n'ont pas été observés, dans de nombreux cas parce que les humains ne vivaient pas encore. Ainsi, les scientifiques (et vous) pouvez en apprendre davantage sur le monde naturel même s'ils ne peuvent pas observer directement un phénomène. Les disciplines scientifiques qui font des déductions logiques sur les phénomènes passés sont appelées sciences historiques. L'astronomie, la géologie, la paléontologie, la biologie évolutive et l'archéologie sont toutes des sciences historiques. Dans les sciences historiques, des inférences sont faites puis testées par rapport aux données obtenues à partir de la science observationnelle/expérimentale telle que la chimie, la physique et la biologie.

      Fondamentaux des géosciences

      Les astronomes, géologues, archéologues et paléontologues ont beaucoup contribué à clarifier le passé géologique, en particulier, la formation de certains principes fondamentaux tels que l'uniformitarisme, la superposition et l'horizontalité originelle, les relations transversales, la continuité latérale, la succession faunique, l'extinction organique, évolution organique et tectonique des plaques. Soulignant ces principes est une appréciation de l'immensité du temps géologique, qui est nécessaire pour comprendre à la fois l'histoire physique et biologique de la Terre. Ces principes, et toute la science, sont basés sur l'hypothèse que le monde naturel se comporte de manière cohérente et prévisible. Cela implique que les lois physiques opèrent à de nombreuses échelles, de la plus petite particule atomique à la galaxie la plus grande et la plus éloignée. Cela implique également que ces lois physiques ont fonctionné sans déviation au cours du temps.

      Le processus de la science est itératif

      Les progrès de la science consistent à développer de meilleures explications des causes des phénomènes naturels, un exemple étant la tectonique des plaques. De nombreuses explications scientifiques ont été si minutieusement testées et confirmées qu'elles sont tenues avec une grande confiance. Pourtant, les scientifiques ne peuvent jamais être absolument sûrs qu'une explication donnée est complète et définitive, c'est la nature autocorrectrice de la science. Certaines des hypothèses avancées par les scientifiques s'avèrent inexactes à la lumière de nouvelles observations ou de tests utilisant de nouvelles expérimentations. Néanmoins, alors qu'une théorie particulière peut être modifiée ou changée, les données d'observation et expérimentales qui ont abouti à la théorie originale sont toujours valables de plus, la connaissance des lois naturelles ne sont pas abandonnées mais sont incorporées dans une théorie nouvelle ou révisée (Pojeta et Springer 2001 ).


      La méthode scientifique

      Les règles de la science n'ont jamais été gravées dans le marbre, mais ses conventions sont parfaitement résumées dans la devise de la Royal Society, l'académie nationale des sciences du Royaume-Uni, qui résume l'esprit de la recherche scientifique. Faites une expérience, enregistrez son résultat fidèlement et objectivement et mettez cet enregistrement à la disposition des sceptiques. C'est la base de la méthode scientifique moderne. Elle s'est épanouie au XVIIe siècle, lorsqu'une nouvelle génération de penseurs a estimé que la connaissance scientifique ne peut provenir que d'une observation de première main.

      Plus tard, le philosophe Karl Popper a soutenu que la caractéristique déterminante de la vraie science est qu'elle doit pouvoir être démystifiée, en d'autres termes, elle doit être falsifiable. Cela a longtemps été considéré par de nombreux scientifiques comme une arme fiable pour repousser la menace de la pseudoscience.

      Les temps changent, cependant. La définition de Popper de la science est mise à rude épreuve par l'émergence d'idées prétendument scientifiques qui semblent échouer à ce test. Des tentatives pour comprendre la nature fondamentale de l'espace-temps aux théories prétendant décrire les événements avant le big bang, les frontières de la science font germer une foule d'idées apparemment impossibles à falsifier.

      La récente explosion d'intérêt pour la question « existe-t-il des univers multiples ? », un ensemble infini mais inobservable d'univers dont notre cosmos, n'est qu'un exemple.

      Publicité

      Que la poursuite d'idées aussi ahurissantes doive être condamnée en tant que pseudoscience est un débat qui divise la communauté scientifique. "Le problème avec la méthodologie scientifique, c'est qu'elle défie le simple résumé", déclare James Ladyman, philosophe des sciences à l'Université de Bristol, au Royaume-Uni. « Vous devez toujours appliquer les principes d'une manière spécifique au contexte. » Lilian Anekwe


      Méthode scientifique

      La méthode scientifique est un ensemble d'étapes qui nous aident à répondre aux questions. Lorsque nous utilisons des étapes logiques et contrôlons le nombre de choses qui peuvent être modifiées, nous obtenons de meilleures réponses. As we test our ideas, we may come up with more questions. The basic sequence of steps followed in the scientific method is illustrated in Figure 1.

      Figure 1. The Scientific Method

      Des questions

      Figure 2. Soil is often lost from ground that has been plowed.

      Asking a question is one really good way to begin to learn about the natural world. You might have seen something that makes you curious. You might want to know what to change to produce a better result.

      Let’s say a farmer is having an erosion problem. She wants to keep more soil on her farm. The farmer learns that a farming method called “no-till farming” allows farmers to plant seeds without plowing the land. She wonders if planting seeds without plowing will reduce the erosion problem and help keep more soil on her farmland. Her question is this: “Will using the no-till method of farming help me to lose less soil on my farm?” (Figure 2).

      Recherche

      Figure 3. Rather than breaking up soil like in this picture, the farmer could try no-till farming methods.

      Before she begins, the farmer needs to learn more about this farming method. She can look up information in books and magazines in the library. She may also search the Internet. A good way for her to learn is to talk to people who have tried this way of farming. She can use all of this information to figure out how she is going to test her question about no-till farming. Farming machines are shown in the Figure 3.

      Hypothesis

      After doing the research, the farmer will try to answer the question. She might think, “If I don’t plow my fields, I will lose less soil than if I do plow the fields. Plowing disrupts the soil and breaks up roots that help hold soil in place.” This answer to her question is a hypothesis. A hypothesis is a reasonable explanation. A hypothesis can be tested. It may be the right answer, it may be a wrong answer, but it must be testable. Once she has a hypothesis, the next step is to do experiments to test the hypothesis. A hypothesis can be proved or disproved by testing. If a hypothesis is repeatedly tested and shown to be true, then scientists call it a théorie.

      Experiment

      When we design experiments, we choose just one thing to change. The thing we change is called the independent variable. In the example, the farmer chooses two fields and then changes only one thing between them. She changes how she plows her fields. One field will be tilled and one will not. Everything else will be the same on both fields: the type of crop she grows, the amount of water and fertilizer that she uses, and the slope of the fields she plants on. The fields should be facing the same direction to get about the same amount of sunlight. These are the experimental les contrôles. If the farmer only changes how she plows her fields, she can see the impact of the one change. After the experiment is complete, scientists then measure the result. The farmer measures how much soil is lost from each field. C'est le dependent variable. How much soil is lost from each field “depends” on the plowing method.

      Data and Experimental Error

      Figure 4. A pair of farmers take careful measurements in the field.

      During an experiment, a scientist collects data. The data might be measurements, like the farmer is taking in Figure 4. The scientist should record the data in a notebook or onto a computer. The data is kept in charts that are clearly labeled. Labeling helps the scientist to know what each number represents. A scientist may also write descriptions of what happened during the experiment. At the end of the experiment the scientist studies the data. The scientist may create a graph or drawing to show the data. If the scientist can picture the data the results may be easier to understand. Then it is easier to draw logical conclusions.

      Even if the scientist is really careful it is possible to make a mistake. One kind of mistake is with the equipment. For example, an electronic balance may always measure one gram high. To fix this, the balance should be adjusted. If it can’t be adjusted, each measurement should be corrected. A mistake can come if a measurement is hard to make. For example, the scientist may stop a stopwatch too soon or too late. To fix this, the scientist should run the experiment many times and make many measurements. The average of the measurements will be the accurate answer. Sometimes the result from one experiment is very different from the other results. If one data point is really different, it may be thrown out. It is likely a mistake was made in that experiment.

      Conclusion

      The scientist must next form a conclusion. The scientist must study all of the data. What statement best explains the data? Did the experiment prove the hypothesis? Sometimes an experiment shows that a hypothesis is correct. Other times the data disproves the hypothesis. Sometimes it’s not possible to tell. If there is no conclusion, the scientist may test the hypothesis again. This time he will use some different experiments. No matter what the experiment shows the scientist has learned something. Even a disproved hypothesis can lead to new questions.

      The farmer grows crops on the two fields for a season. She finds that 2.2 times as much soil was lost on the plowed field as compared to the unplowed field. She concludes that her hypothesis was correct. The farmer also notices some other differences in the two plots. The plants in the no-till plots are taller. The soil moisture seems higher. She decides to repeat the experiment. This time she will measure soil moisture, plant growth, and the total amount of water the plants consume. From now on she will use no-till methods of farming. She will also research other factors that may reduce soil erosion.

      Théorie

      When scientists have the data and conclusions, they write a paper. They publish their paper in a scientific journal. A journal is a magazine for the scientists who are interested in a certain field. Before the paper is printed, other scientists look at it to try to find mistakes. They see if the conclusions follow from the data. This is called peer review. If the paper is sound it is printed in the journal.

      Other papers are published on the same topic in the journal. The evidence for or against a hypothesis is discussed by many scientists. Sometimes a hypothesis is repeatedly shown to be true and never shown to be false. The hypothesis then becomes a theory. Sometimes people say they have a ”theory” when what they have is a hypothesis.

      In science, a theory has been repeatedly shown to be true. A theory is supported by many observations. However, a theory may be disproved if conflicting data is discovered. Many important theories have been shown to be true by many observations and experiments and are extremely unlikely to be disproved. These include the theory of plate tectonics and the theory of evolution.


      Activity 1

      On your own, write a paragraph that answers the following questions: 1) What is the scientific method as you understand it? 2) Is your description of the scientific method a valid description of the way that all science is conducted? Pourquoi ou pourquoi pas?

      In table groups of three to six students, discuss your initial ideas about the generalizability of scientific methods with your peers, followed by a discussion as a whole class. Your instructor might use a visual prompt such as displaying the results of a web search for "images scientific method," which will show the most common schema for generalization of a scientific method.

      On your own, read the following article about the methods of geoscience:

        , The Science Teacher, January 2008, 26-31. Note: This article is available for free to all, but you may need to register for the website or log in to your NSTA account in order to access it. The registration is a free process reduced cost membership is available for students.

      Critical reading, note-taking and question writing will require

      1–2 hours. Your instructor will introduce the Questions-Reaction-Summary (QRS) method for guided reading of primary literature articles.

      On your own, write a brief (< 200 word) summary and 3–5 questions about your article for discussion with your peers. Unit 1 QRS organizer (Microsoft Word 2007 (.docx) 25kB Aug27 14) can be used to help you organize their response to the reading. The QRS Assignment and Rubric (Acrobat (PDF) 98kB Feb21 13) will be used to evaluate your summary and questions.


      Modeling

      Modeling

      A model is a representation of something that is often too difficult (or impossible) to study directly. Models can take the form of physical models, equations, computer programs, or simulations—computer graphics/animations. Models are tools that are especially useful in modern physics because they let us visualize phenomena that we normally cannot observe with our senses, such as very small objects or objects that move at high speeds. For example, we can understand the structure of an atom using models, despite the fact that no one has ever seen an atom with their own eyes. Models are always approximate, so they are simpler to consider than the real situation the more complete a model is, the more complicated it must be. Models put the intangible or the extremely complex into human terms that we can visualize, discuss, and hypothesize about.

      Scientific models are constructed based on the results of previous experiments. Even still, models often only describe a phenomenon partially or in a few limited situations. Some phenomena are so complex that they may be impossible to model them in their entirety, even using computers. An example is the electron cloud model of the atom in which electrons are moving around the atom’s center in distinct clouds (Figure 1.12) that represent the likelihood of finding an electron in different places. This model helps us to visualize the structure of an atom. However, it does not show us exactly where an electron will be within its cloud at any one particular time.

      As mentioned previously, physicists use a variety of models including equations, physical models, computer simulations, etc. For example, three-dimensional models are often commonly used in chemistry and physics to model molecules. Properties other than appearance or location are usually modelled using mathematics, where functions are used to show how these properties relate to one another. Processes such as the formation of a star or the planets, can also be modelled using computer simulations. Once a simulation is correctly programmed based on actual experimental data, the simulation can allow us to view processes that happened in the past or happen too quickly or slowly for us to observe directly. In addition, scientists can also run virtual experiments using computer-based models. In a model of planet formation, for example, the scientist could alter the amount or type of rocks present in space and see how it affects planet formation.

      Scientists use models and experimental results to construct explanations of observations or design solutions to problems. For example, one way to make a car more fuel efficient is to reduce the friction or drag caused by air flowing around the moving car. This can be done by designing the body shape of the car to be more aerodynamic, such as by using rounded corners instead of sharp ones. Engineers can then construct physical models of the car body, place them in a wind tunnel, and examine the flow of air around the model. This can also be done mathematically in a computer simulation. The air flow pattern can be analyzed for regions smooth air flow and for eddies that indicate drag. The model of the car body may have to be altered slightly to produce the smoothest pattern of air flow (i.e., the least drag). The pattern with the least drag may be the solution to increasing fuel efficiency of the car. This solution might then be incorporated into the car design.

      Snap Lab

      Using Models and the Scientific Processes

      Be sure to secure loose items before opening the window or door.

      In this activity, you will learn about scientific models by making a model of how air flows through your classroom or a room in your house.

      • One room with at least one window or door that can be opened
      • Piece of single-ply tissue paper
        1. Work with a group of four, as directed by your teacher. Close all of the windows and doors in the room you are working in. Your teacher may assign you a specific window or door to study.
        2. Before opening any windows or doors, draw a to-scale diagram of your room. First, measure the length and width of your room using the tape measure. Then, transform the measurement using a scale that could fit on your paper, such as 5 centimeters = 1 meter.
        3. Your teacher will assign you a specific window or door to study air flow. On your diagram, add arrows showing your hypothesis (before opening any windows or doors) of how air will flow through the room when your assigned window or door is opened. Use pencil so that you can easily make changes to your diagram.
        4. On your diagram, mark four locations where you would like to test air flow in your room. To test for airflow, hold a strip of single ply tissue paper between the thumb and index finger. Note the direction that the paper moves when exposed to the airflow. Then, for each location, predict which way the paper will move if your air flow diagram is correct.
        5. Now, each member of your group will stand in one of the four selected areas. Each member will test the airflow Agree upon an approximate height at which everyone will hold their papers.
        6. When you teacher tells you to, open your assigned window and/or door. Each person should note the direction that their paper points immediately after the window or door was opened. Record your results on your diagram.
        7. Did the airflow test data support or refute the hypothetical model of air flow shown in your diagram? Pourquoi ou pourquoi pas? Correct your model based on your experimental evidence.
        8. With your group, discuss how accurate your model is. What limitations did it have? Write down the limitations that your group agreed upon.
      1. Yes, you could use your model to predict air flow through a new window. The earlier experiment of air flow would help you model the system more accurately.
      2. Yes, you could use your model to predict air flow through a new window. The earlier experiment of air flow is not useful for modeling the new system.
      3. No, you cannot model a system to predict the air flow through a new window. The earlier experiment of air flow would help you model the system more accurately.
      4. No, you cannot model a system to predict the air flow through a new window. The earlier experiment of air flow is not useful for modeling the new system.

      1.2 The Process of Science

      Like geology, physics, and chemistry, biology is a science that gathers knowledge about the natural world. Specifically, biology is the study of life. The discoveries of biology are made by a community of researchers who work individually and together using agreed-on methods. In this sense, biology, like all sciences is a social enterprise like politics or the arts. The methods of science include careful observation, record keeping, logical and mathematical reasoning, experimentation, and submitting conclusions to the scrutiny of others. Science also requires considerable imagination and creativity a well-designed experiment is commonly described as elegant, or beautiful. Like politics, science has considerable practical implications and some science is dedicated to practical applications, such as the prevention of disease (see Figure 1.15). Other science proceeds largely motivated by curiosity. Whatever its goal, there is no doubt that science, including biology, has transformed human existence and will continue to do so.

      The Nature of Science

      Biology is a science, but what exactly is science? What does the study of biology share with other scientific disciplines? Science (from the Latin scientia, meaning "knowledge") can be defined as knowledge about the natural world.

      Science is a very specific way of learning, or knowing, about the world. The history of the past 500 years demonstrates that science is a very powerful way of knowing about the world it is largely responsible for the technological revolutions that have taken place during this time. There are however, areas of knowledge and human experience that the methods of science cannot be applied to. These include such things as answering purely moral questions, aesthetic questions, or what can be generally categorized as spiritual questions. Science cannot investigate these areas because they are outside the realm of material phenomena, the phenomena of matter and energy, and cannot be observed and measured.

      The scientific method is a method of research with defined steps that include experiments and careful observation. The steps of the scientific method will be examined in detail later, but one of the most important aspects of this method is the testing of hypotheses. A hypothesis is a suggested explanation for an event, which can be tested. Hypotheses, or tentative explanations, are generally produced within the context of a scientific theory . A scientific theory is a generally accepted, thoroughly tested and confirmed explanation for a set of observations or phenomena. Scientific theory is the foundation of scientific knowledge. In addition, in many scientific disciplines (less so in biology) there are scientific laws , often expressed in mathematical formulas, which describe how elements of nature will behave under certain specific conditions. There is not an evolution of hypotheses through theories to laws as if they represented some increase in certainty about the world. Hypotheses are the day-to-day material that scientists work with and they are developed within the context of theories. Laws are concise descriptions of parts of the world that are amenable to formulaic or mathematical description.

      Natural Sciences

      What would you expect to see in a museum of natural sciences? Frogs? Les plantes? Dinosaur skeletons? Exhibits about how the brain functions? A planetarium? Gems and minerals? Or maybe all of the above? Science includes such diverse fields as astronomy, biology, computer sciences, geology, logic, physics, chemistry, and mathematics (Figure 1.16). However, those fields of science related to the physical world and its phenomena and processes are considered natural sciences . Thus, a museum of natural sciences might contain any of the items listed above.

      There is no complete agreement when it comes to defining what the natural sciences include. For some experts, the natural sciences are astronomy, biology, chemistry, earth science, and physics. Other scholars choose to divide natural sciences into life sciences , which study living things and include biology, and physical sciences , which study nonliving matter and include astronomy, physics, and chemistry. Some disciplines such as biophysics and biochemistry build on two sciences and are interdisciplinary.

      Scientific Inquiry

      One thing is common to all forms of science: an ultimate goal “to know.” Curiosity and inquiry are the driving forces for the development of science. Scientists seek to understand the world and the way it operates. Two methods of logical thinking are used: inductive reasoning and deductive reasoning.

      Inductive reasoning is a form of logical thinking that uses related observations to arrive at a general conclusion. This type of reasoning is common in descriptive science. A life scientist such as a biologist makes observations and records them. These data can be qualitative (descriptive) or quantitative (consisting of numbers), and the raw data can be supplemented with drawings, pictures, photos, or videos. From many observations, the scientist can infer conclusions (inductions) based on evidence. Inductive reasoning involves formulating generalizations inferred from careful observation and the analysis of a large amount of data. Brain studies often work this way. Many brains are observed while people are doing a task. The part of the brain that lights up, indicating activity, is then demonstrated to be the part controlling the response to that task.

      Deductive reasoning or deduction is the type of logic used in hypothesis-based science. In deductive reasoning, the pattern of thinking moves in the opposite direction as compared to inductive reasoning. Deductive reasoning is a form of logical thinking that uses a general principle or law to predict specific results. From those general principles, a scientist can deduce and predict the specific results that would be valid as long as the general principles are valid. For example, a prediction would be that if the climate is becoming warmer in a region, the distribution of plants and animals should change. Comparisons have been made between distributions in the past and the present, and the many changes that have been found are consistent with a warming climate. Finding the change in distribution is evidence that the climate change conclusion is a valid one.

      Both types of logical thinking are related to the two main pathways of scientific study: descriptive science and hypothesis-based science. Descriptive (or discovery) science aims to observe, explore, and discover, while hypothesis-based science begins with a specific question or problem and a potential answer or solution that can be tested. The boundary between these two forms of study is often blurred, because most scientific endeavors combine both approaches. Observations lead to questions, questions lead to forming a hypothesis as a possible answer to those questions, and then the hypothesis is tested. Thus, descriptive science and hypothesis-based science are in continuous dialogue.

      Hypothesis Testing

      Biologists study the living world by posing questions about it and seeking science-based responses. This approach is common to other sciences as well and is often referred to as the scientific method. The scientific method was used even in ancient times, but it was first documented by England’s Sir Francis Bacon (1561–1626) (Figure 1.17), who set up inductive methods for scientific inquiry. The scientific method is not exclusively used by biologists but can be applied to almost anything as a logical problem-solving method.

      The scientific process typically starts with an observation (often a problem to be solved) that leads to a question. Let’s think about a simple problem that starts with an observation and apply the scientific method to solve the problem. One Monday morning, a student arrives at class and quickly discovers that the classroom is too warm. That is an observation that also describes a problem: the classroom is too warm. The student then asks a question: “Why is the classroom so warm?”

      Recall that a hypothesis is a suggested explanation that can be tested. To solve a problem, several hypotheses may be proposed. For example, one hypothesis might be, “The classroom is warm because no one turned on the air conditioning.” But there could be other responses to the question, and therefore other hypotheses may be proposed. A second hypothesis might be, “The classroom is warm because there is a power failure, and so the air conditioning doesn’t work.”

      Once a hypothesis has been selected, a prediction may be made. A prediction is similar to a hypothesis but it typically has the format “If . . . then . . . . " For example, the prediction for the first hypothesis might be, “Si the student turns on the air conditioning, ensuite the classroom will no longer be too warm.”

      A hypothesis must be testable to ensure that it is valid. For example, a hypothesis that depends on what a bear thinks is not testable, because it can never be known what a bear thinks. It should also be falsifiable , meaning that it can be disproven by experimental results. An example of an unfalsifiable hypothesis is “Botticelli’s Birth of Venus is beautiful.” There is no experiment that might show this statement to be false. To test a hypothesis, a researcher will conduct one or more experiments designed to eliminate one or more of the hypotheses. This is important. A hypothesis can be disproven, or eliminated, but it can never be proven. Science does not deal in proofs like mathematics. If an experiment fails to disprove a hypothesis, then we find support for that explanation, but this is not to say that down the road a better explanation will not be found, or a more carefully designed experiment will be found to falsify the hypothesis.

      Each experiment will have one or more variables and one or more controls. A variable is any part of the experiment that can vary or change during the experiment. A control is a part of the experiment that does not change. Look for the variables and controls in the example that follows. As a simple example, an experiment might be conducted to test the hypothesis that phosphate limits the growth of algae in freshwater ponds. A series of artificial ponds are filled with water and half of them are treated by adding phosphate each week, while the other half are treated by adding a salt that is known not to be used by algae. The variable here is the phosphate (or lack of phosphate), the experimental or treatment cases are the ponds with added phosphate and the control ponds are those with something inert added, such as the salt. Just adding something is also a control against the possibility that adding extra matter to the pond has an effect. If the treated ponds show lesser growth of algae, then we have found support for our hypothesis. If they do not, then we reject our hypothesis. Be aware that rejecting one hypothesis does not determine whether or not the other hypotheses can be accepted it simply eliminates one hypothesis that is not valid (Figure 1.18). Using the scientific method, the hypotheses that are inconsistent with experimental data are rejected.

      In recent years a new approach of testing hypotheses has developed as a result of an exponential growth of data deposited in various databases. Using computer algorithms and statistical analyses of data in databases, a new field of so-called "data research" (also referred to as "in silico" research) provides new methods of data analyses and their interpretation. This will increase the demand for specialists in both biology and computer science, a promising career opportunity.

      Visual Connection

      In the example below, the scientific method is used to solve an everyday problem. Which part in the example below is the hypothesis? Which is the prediction? Based on the results of the experiment, is the hypothesis supported? If it is not supported, propose some alternative hypotheses.

      1. My toaster doesn’t toast my bread.
      2. Why doesn’t my toaster work?
      3. There is something wrong with the electrical outlet.
      4. If something is wrong with the outlet, my coffeemaker also won’t work when plugged into it.
      5. I plug my coffeemaker into the outlet.
      6. My coffeemaker works.

      In practice, the scientific method is not as rigid and structured as it might at first appear. Sometimes an experiment leads to conclusions that favor a change in approach often, an experiment brings entirely new scientific questions to the puzzle. Many times, science does not operate in a linear fashion instead, scientists continually draw inferences and make generalizations, finding patterns as their research proceeds. Scientific reasoning is more complex than the scientific method alone suggests.

      Basic and Applied Science

      The scientific community has been debating for the last few decades about the value of different types of science. Is it valuable to pursue science for the sake of simply gaining knowledge, or does scientific knowledge only have worth if we can apply it to solving a specific problem or bettering our lives? This question focuses on the differences between two types of science: basic science and applied science.

      Basic science or “pure” science seeks to expand knowledge regardless of the short-term application of that knowledge. It is not focused on developing a product or a service of immediate public or commercial value. The immediate goal of basic science is knowledge for knowledge’s sake, though this does not mean that in the end it may not result in an application.

      In contrast, applied science or “technology,” aims to use science to solve real-world problems, making it possible, for example, to improve a crop yield, find a cure for a particular disease, or save animals threatened by a natural disaster. In applied science, the problem is usually defined for the researcher.

      Some individuals may perceive applied science as “useful” and basic science as “useless.” A question these people might pose to a scientist advocating knowledge acquisition would be, “What for?” A careful look at the history of science, however, reveals that basic knowledge has resulted in many remarkable applications of great value. Many scientists think that a basic understanding of science is necessary before an application is developed therefore, applied science relies on the results generated through basic science. Other scientists think that it is time to move on from basic science and instead to find solutions to actual problems. Both approaches are valid. It is true that there are problems that demand immediate attention however, few solutions would be found without the help of the knowledge generated through basic science.

      One example of how basic and applied science can work together to solve practical problems occurred after the discovery of DNA structure led to an understanding of the molecular mechanisms governing DNA replication. Strands of DNA, unique in every human, are found in our cells, where they provide the instructions necessary for life. During DNA replication, new copies of DNA are made, shortly before a cell divides to form new cells. Understanding the mechanisms of DNA replication enabled scientists to develop laboratory techniques that are now used to identify genetic diseases, pinpoint individuals who were at a crime scene, and determine paternity. Without basic science, it is unlikely that applied science could exist.

      Another example of the link between basic and applied research is the Human Genome Project, a study in which each human chromosome was analyzed and mapped to determine the precise sequence of DNA subunits and the exact location of each gene. (The gene is the basic unit of heredity represented by a specific DNA segment that codes for a functional molecule.) Other organisms have also been studied as part of this project to gain a better understanding of human chromosomes. The Human Genome Project (Figure 1.19) relied on basic research carried out with non-human organisms and, later, with the human genome. An important end goal eventually became using the data for applied research seeking cures for genetically related diseases.

      While research efforts in both basic science and applied science are usually carefully planned, it is important to note that some discoveries are made by serendipity, that is, by means of a fortunate accident or a lucky surprise. Penicillin was discovered when biologist Alexander Fleming accidentally left a petri dish of Staphylococcus bacteria open. An unwanted mold grew, killing the bacteria. The mold turned out to be Penicillium, and a new antibiotic was discovered. Even in the highly organized world of science, luck—when combined with an observant, curious mind—can lead to unexpected breakthroughs.

      Reporting Scientific Work

      Whether scientific research is basic science or applied science, scientists must share their findings for other researchers to expand and build upon their discoveries. Communication and collaboration within and between sub disciplines of science are key to the advancement of knowledge in science. For this reason, an important aspect of a scientist’s work is disseminating results and communicating with peers. Scientists can share results by presenting them at a scientific meeting or conference, but this approach can reach only the limited few who are present. Instead, most scientists present their results in peer-reviewed articles that are published in scientific journals. Peer-reviewed articles are scientific papers that are reviewed, usually anonymously by a scientist’s colleagues, or peers. These colleagues are qualified individuals, often experts in the same research area, who judge whether or not the scientist’s work is suitable for publication. The process of peer review helps to ensure that the research described in a scientific paper or grant proposal is original, significant, logical, and thorough. Grant proposals, which are requests for research funding, are also subject to peer review. Scientists publish their work so other scientists can reproduce their experiments under similar or different conditions to expand on the findings.

      There are many journals and the popular press that do not use a peer-review system. A large number of online open-access journals, journals with articles available without cost, are now available many of which use rigorous peer-review systems, but some of which do not. Results of any studies published in these forums without peer review are not reliable and should not form the basis for other scientific work. In one exception, journals may allow a researcher to cite a personal communication from another researcher about unpublished results with the cited author’s permission.


      References and Resources

      1. Kastens, K. and A. Rivet. "Multiple Modes of Inquiry in Earth Science: Helping Students Understand the Scientific Process Beyond Laboratory Experimentation." The Science Teacher, January 2008, 26–31.

      2. Manduca, C. and K. Kastens. 2012. "Geoscience and Geoscientists: Uniquely Equipped to Study the Earth." Geological Society of America Special Paper 486, 1–12.

      Additional References

      Mogk, D. and C. Goodwin. 2012. "Learning in the Field: Synthesis of Research on Thinking and Learning in the Geosciences." Geologic Society of America Special Paper 486, 131–163.

      Ault, K. (Acrobat (PDF) 495kB Oct19 12) 2012. Teaching the Geosciences as a Subversive Activity. Unpublished manuscript from 2012 InTeGrate Workshop on The Methods of Geoscience.


      Voir la vidéo: Histoire des sciences Lhistoire de la démarche scientifique