RoyAPO schreef:
Hoe bedoel je dat je je handen in het vuur steekt voor hem?
Hij zag signalen die niet per sé evidence based in peer reviewed papers uitgemeten zijn, maar die wel erg aannemelijk zijn, en ging daarmee tegen de medici in die die misschien wel te veel bleven hangen in het niet-aerosolen narratief. Het is een soort van survivorship bias; omdat er nooit zo veel onderzoek is gedaan naar verspreiding van virussen via aerosolen etc, zijn veel wetenschappers geneigd om te praten waarover ze wél geleerd hebben en wat is uitgemeten in papers (verspreiding via druppeltjes en contact). Maurice deed dus een beetje het omgekeerde dan wat de wetenschap graag ziet, maar de wetenschap schakelt nou eenmaal vrij traag en vanuit het voorzorgsprincipe hadden zijn uitspraken vanaf het begin af aan wel wat serieuzer genomen moeten worden. Ik meen me te herinneren dat dat leunen op overdracht door druppels en contacten vooral een Nederlands dingetje was, en dat andere landen het aerosolen narretief wel vrij serieus namen. Zou het kunnen omdat instituten daar meer onderzoek doen naar aerosolen dan in NL? Dat zou een bepaalde bias van onze medici kunnen blootleggen. Ga het niet controleren, wil hier alleen maar wat food for thought mee aangeven.
RoyAPO schreef:
Jaa ik zette het ff heel simpel neer. Het is toch wel zo wanneer er een formule geformuleerd is die hetzelfde fenomeen beter verklaart, het andere onderuit haalt?
Nou dus niet per sé, zoals we zien bij Newton en Einstein. De falsifieerbaarheid van wetenschap is niet per sé heilig. Wat jij stelt, dat een formule een andere vervangt, kán, maar hoef niet per sé. Dat één theorie de andere vervangt is niet iets wat we nog vaak zien in bijvoorbeeld natuurkunde of chemie omdat het vrij gesloten wetenschappen zijn die al flink uitgedacht zijn.
Maar zoals jij het omschrijft komt dat wel vaker voor in sterk empirische wetenschappen. Dan zijn dat vaak theorieën gebaseerd op modellen uit waarnemingen en die zijn inherent vrijwel altijd onderhevig aan een foutmarge. Het kan dus goed zijn dat je met een nieuwe formule / theorie dichter bij het beschrijven van het fenomeen komt, maar is daarmee de oude formule verkeerd?
Een voorbeeld. Je kan een model maken wat beschrijft hoe snel Covid antistoffen afnemen na een vaccinatie en daar een theorie aan ontlenen. Weldra komt wetenschapper 2 en verbetert het model waardoor het 10% beter de waarnemingen omschrijft (R² waarde stijgt), is de oude formule dan fout? Zijn er misschien extra datapunten bijgekomen die het nieuwe model in de hand werken? En wat als we het toepassen op de dataset van de populatie van een ander land?
Je kan je voorstellen dat jouw simpel ogende vraag zo de nodige disscussie op kan leveren. Heel veel theorieën zijn gebaseerd op het fitten van modellen over datapunten, en daar zijn inherent gewoon een heleboel (vaak context specifieke) aannames en nuances bij te plaatsen. Mijn inziens is in de wetenschap vaker de vraag niet of je theorie niet klopt, maar voor welke situatie deze niet klopt. Soms blijkt dan een modelletje gemarkeerd als hyoptese op een andere dataset niet goed uit te slaan. Zo kan hydroxychloroquine uit de bus komen als een goed medicijn tegen COVID voor een bepaald ziekenhuis A, maar weer niet voor ziekenhuis B. Is er dan iets mis met de hypthese, of met de patiënten in ziekenhuis B ten op zichte van A?
Etc etc etc etc. Veel discussie over mogelijk. Maar goed, er zijn dus verschillende gradaties qua 'wetenschappelijke zuiverheid' om het zo maar te zeggen die van invloed zijn op het beantwoorden van jouw vraag. Zo heb je naast de hierboven genoemde empirische wetenschappen de formele wetenschappen zoals wiskunde en statistiek. Daar zal je nooit een formule vinden die iets beter omschrijft omdat alleen bewijs uit deductie wordt geaccepteerd (welke dan weer geworteld zijn in bepaalde axioms; onfeilbare waarheden waarover discussie uitgesloten is; bijv een lijn is de kortste weg tussen 2 punten). 1 + 1 zal 2 blijven. Natuurkunde leunt erg op wiskunde (tot in de 19e eeuw werd er vrijwel geen onderscheid tussen de 2 gemaakt) en doordat het op die manier indirect gebruik maakt van diens axioms wordt het als een hele zuivere wetenschap beschouwd. Goede voorbeelden van hele empirische wetenschappen zijn dan weer psychologie / sociologie en economie.
Citaat:
Dit zie je in de medische wereld eigenlijk alleen bij werkingsmechanismen van bepaalde medicijnen of processen in het lichaam.
Dit zijn vaak kleinere makkelijkere beschrijfbare 'gesloten' chemische / natuurkundige / biologische processen. Ga je op lichaamsniveau kijken dan verschillen mensen snel in de onderliggende factoren die deze biologische / natuurkundige / chemische processen faciliteren (bijv door genetische variatie), en wordt het een stuk complexer om er voorspellingen over te doen.
Citaat:
Edit: de avondklok is dus blijkbaar gebaseerd geweest op een niet statistisch significant percentage…
De avondklok is imo vooral een politieke keuze (lees: paniekvoetbal) geweest.