@Noulune
Je ne sais pas si tu te rends compte, mais tu es juste en train de te faire manipuler. Un blog "realclimatescience", ce n'est pas vraiment une source sûre... Et parce que je m'ennuie un peu ce soir et que je suis en fin de thèse / compétente en traitements statistiques (assez pour obtenir un poste en data science si je le souhaitais), je vais me permettre de prendre une page de ce blog et te montrer 2-3 trucs qui ne sont pas corrects, puisqu'argumenter n'a pas l'air de marcher. Juste un truc en passant:
Bref, fin de la digression sur ce point là. En 2-2, prenons cette page-là: https://realclimatescience.com/61-fake-data/ (je préviens, je vais juste survoler pour mentionner ce qui m'arrache les yeux en passant)
D'ailleurs, vu qu'on parlait d'incertitude, si ton blog faisait bien son job, tu devrais avoir une sorte d'ombre autour de la courbe qui t'indiquerait l'intervalle de confiance.
Donc, je reprends.. Lu correctement, ça donnerait que les prédictions sont vraiment bonnes en termes de tendances (les deux courbes ont la même forme), juste que les prédictions sont quasi systématiquemens 2 degrés fahrenheit au-dessus...
Alors pour être honnête, personnellement je ne sais pas à quoi ils réfèrent exactement, mais ça a beaucoup plus l'air d'un échange qui cherche à comprendre ce qu'il se passe dans leur données (et est-ce qu'il y a un lien entre le ocean blip et le land blip) que de discussion de comment manipuler les données pour leur faire dire quelque chose de précis... Par exemple, quand j'analyse des données, je cherche aussi à faire disparaître mes effets de différentes façons - mais c'est pour m'assurer qu'ils existent et ne dépendent pas (trop) de quelle technique d'analyse j'ai utilisée.
Voilà, j'ai pas vraiment le temps de faire plus, et je doute que ça te fasse changer d'avis, mais j'espère au moins que ça te fera comprendre pourquoi ce genre de sources n'est pas forcément sérieuse non plus, et que ce qui tient lieu de "manipulation par les scientifiques" est pour beaucoup de l'incompétence des gens qui critiquent, sans forcément avoir les connaissances pour en statistiques/traitement de données (pour cette page-là en tout cas)... Si ça te rend plus critique de ce genre de choses, je n'aurais pas perdu mon temps/énergie à écrire (tout) ça.
Je ne sais pas si tu te rends compte, mais tu es juste en train de te faire manipuler. Un blog "realclimatescience", ce n'est pas vraiment une source sûre... Et parce que je m'ennuie un peu ce soir et que je suis en fin de thèse / compétente en traitements statistiques (assez pour obtenir un poste en data science si je le souhaitais), je vais me permettre de prendre une page de ce blog et te montrer 2-3 trucs qui ne sont pas corrects, puisqu'argumenter n'a pas l'air de marcher. Juste un truc en passant:
De quelle publication on parle? des rapports et ce qui est reportés par les journalistes ou des articles scientifiques qui ont été écrits par des chercheurs? D'expérience, l'incertitude, c'est typiquement le genre de chose qui passe à la trappe une fois que tu passes d'un article à un communiqué de presse. En bref.. Est-tu sûr(e) de quelle publication tu parles? Parce que selon, c'est 1) "normal" (dans le sens habituel), 2) Par une erreur ou un défaut de rigueur des scientifiques, mais simplement parce que pas chercher dans le bon type de document. (Et aussi, pour certaines époques, les pratiques en stats étaient vraiment pas aussi développées que maintenant - tu peux trouver des articles sans barres d'erreurs sur des graphes qui les auraient aujourd'hui assez facilement jusque dans les années 90 au moins, selon dans quelle discipline tu regardes).A noter aussi que des scientifiques sérieux donnent toujours des intervalles d’incertitude aux chiffres qu’il avancent. On nous donne des varations de température de 1°C au 1/10 de degré près, sans aucun chiffrage de l’incertitude. Ce n’est pas sérieux ! Qu'est qui prouve qu'on n'est pas dans le bruit de fond ?
Bref, fin de la digression sur ce point là. En 2-2, prenons cette page-là: https://realclimatescience.com/61-fake-data/ (je préviens, je vais juste survoler pour mentionner ce qui m'arrache les yeux en passant)
Non, non, non et non - si on croit qu'il y a des erreurs dans des données on les corrige, point. Et les barres d'erreurs ne servent absolument pas à "corriger des erreurs" dans les données - elles donnent une estimation de l'erreur DE MESURE, c'est à dire une approximation de dans quelle région la "vraie" valeur devrait être, si on prend en compte le fait qu'il y a toujours du bruit / de la variation quand on prend des mesures.If they believe there is error in the data, the correct way to handle it is to leave the data intact, and put error bars on it.
En quoi le fait que l'ajustement fait sur les données corrèlent avec la quantité de CO2 serait une preuve que les données ont été altérées? Il ne me semble pas que la théorie prédise que plus il y a de C02, plus gros sera le "mensonge"/changement sur les données. Au contraire, c'est plutôt logique: si tu as une incertitude/erreur de la même ampleur, c'est à dire qu'ici elle est proportionelle à ta quantité de C02, c'est normale que tu es une corrélation aussi nette: une correction de 2% sur X, ça croît avec X.Plotted with atmospheric CO2 on the X-axis instead of time, it becomes apparent that the data is being altered precisely (R² = 0.97) to match global warming theory.
D'ailleurs, vu qu'on parlait d'incertitude, si ton blog faisait bien son job, tu devrais avoir une sorte d'ombre autour de la courbe qui t'indiquerait l'intervalle de confiance.
Estimation, sans détails, peut vouloir dire plein de choses - y compris estimées à partir de données réelles... Et si on regarde le graph, plus de la moitié de l'augmentation de l'utilisation de "fake data" a lieu pour 2017-2018-2019.. Vu le temps qu'il faut pour traiter et publier des données, ça veut surtout dire que... Ce sont probablement des prédictions (je n'ai pas trouvées les données qui vont avec dans les liens du blog, donc je ne peux pas vraiment confirmer).. Et l'augmentation de 12 à 31 % avant ça? ça correspond surtout au fait que les climate scientists utilisent de plus en plus les ordinateurs/modèles/simulations, ce n'est pas un claim sur des données, c'est justement clarifier ce qui avait été prédit que de donner ces "fake data". On est loin d'une manipulation intentionnelle...Most of the recent data tampering has been due to simply making data up. In their monthly temperature data, they mark estimated (as opposed to measured) temperatures with a capital “E.” So far in 2019, sixty-one percent of the monthly temperature data is now estimated by a computer model, rather than actual measured thermometer data. The amount of fake data is up 500% since 30 years ago.
Donc, je reprends.. Lu correctement, ça donnerait que les prédictions sont vraiment bonnes en termes de tendances (les deux courbes ont la même forme), juste que les prédictions sont quasi systématiquemens 2 degrés fahrenheit au-dessus...
Alors pour être honnête, personnellement je ne sais pas à quoi ils réfèrent exactement, mais ça a beaucoup plus l'air d'un échange qui cherche à comprendre ce qu'il se passe dans leur données (et est-ce qu'il y a un lien entre le ocean blip et le land blip) que de discussion de comment manipuler les données pour leur faire dire quelque chose de précis... Par exemple, quand j'analyse des données, je cherche aussi à faire disparaître mes effets de différentes façons - mais c'est pour m'assurer qu'ils existent et ne dépendent pas (trop) de quelle technique d'analyse j'ai utilisée.
Voilà, j'ai pas vraiment le temps de faire plus, et je doute que ça te fasse changer d'avis, mais j'espère au moins que ça te fera comprendre pourquoi ce genre de sources n'est pas forcément sérieuse non plus, et que ce qui tient lieu de "manipulation par les scientifiques" est pour beaucoup de l'incompétence des gens qui critiquent, sans forcément avoir les connaissances pour en statistiques/traitement de données (pour cette page-là en tout cas)... Si ça te rend plus critique de ce genre de choses, je n'aurais pas perdu mon temps/énergie à écrire (tout) ça.