Cómo reconocer un artículo, documento o libro científico apropiado de pseudocience / mumbo-jumbo

Creo que hay un par de cosas técnicas que buscar.
1. Resolución falsa: la resolución de la medición es qué tan fina es la medición, si mide en centímetros que es de una resolución más alta que medir en metros y esta resolución debe mantenerse, no puede promediar su camino hacia una resolución mayor. Entonces, si el método establece que la medición fue en metros pero los resultados se dan en centímetros (es decir, 2 niveles de resolución más altos), entonces el artículo comienza a parecer basura. Para dar otro ejemplo si la medición de la temperatura está en grados, entonces un resultado redondeado a medio grado sería sensato, incluso 1 lugar decimal podría estar bien, pero si los resultados se dan en grados y.abc (es decir, 3 lugares decimales), entonces El artículo es basura. También tenga cuidado con los estudios que vinculan las mediciones realizadas con diferentes resoluciones (por ejemplo, un metaestudio donde algunos estudios informaron en kg y otros en gramos), pero el resultado final recibe la mejor resolución (gramos en este caso), pero debería ser el empeorado (kg en este caso). 2. Sin barras de error: todas las mediciones tienen cierto grado de incertidumbre y, por lo tanto, todas las salidas del modelo (y toda la ciencia es un intento de modelar el mundo a partir de un conjunto limitado de observaciones) deben venir con un intervalo de incertidumbre o barras de error (que son las mismas cosa). El artículo debe informar los resultados con incertidumbre y debe mostrar cómo se calculó la incertidumbre para que el lector pueda verificar si las barras de error son razonables. 3. P-Hacking: esta es la extracción continua de un conjunto de datos para encontrar resultados que pasen alguna prueba estadística: no solo la prueba debe haberse determinado antes de que se recopilaran los datos (por lo que el método de recolección o el experimento tienen la estructura correcta para use esa prueba estadística en particular) pero también cada vez que recorta el conjunto de datos aumenta el riesgo de un resultado fortuito: el problema de P-Hacking es muy grande y se pueden encontrar más detalles con una simple búsqueda en Internet. P-Hacking conduce a la ciencia basura. 4. Sin cálculo de poder estadístico: si se usan estadísticas para justificar una conclusión, entonces se debe calcular y mostrar el poder de la prueba estadística. Es posible obtener un buen nivel de significación estadística con baja potencia (la potencia es una medida de la posibilidad de encontrar una diferencia). Si el artículo falla en cualquiera de estos criterios, la autoridad de los autores no importa si es ciencia basura. El único caso puede ser cuando los autores declaran explícitamente desde el principio que el artículo es preliminar o exploratorio y los resultados son muy tentativos y están diseñados solo para mostrar dónde se deben realizar más investigaciones.

Algunas de las otras respuestas a esta pregunta se centran en buscar credenciales, pero después de pasar 15 años trabajando en ciencias y obtener todas las credenciales, realmente no tengo fe en que las credenciales nos protejan de poner demasiada confianza en las ideas que son respaldado por evidencia débil.

Las otras respuestas también lo alientan a buscar quién citó el artículo o libro que está leyendo, y aunque es algo bueno, no garantizará que no esté leyendo pseudociencia. El pensamiento grupal es una fuerza poderosa, incluso, o tal vez, especialmente en la academia.

Cuando trato de diagnosticar pseudociencia, busco afirmaciones que van más allá de lo que sugiere la evidencia. Puede encontrar libros o documentos que imitan perfectamente el estilo científico pero que siguen siendo pseudociencia. La ciencia real ejerce mucha moderación al interpretar la evidencia. Dará un espectro completo de las posibilidades teóricas y no se centrará polémicamente en una interpretación favorecida.

¿Qué temas están plagados de pseudociencia y por qué?

¿Por qué la ciencia está cargada de hipótesis que se supone que son hechos?

Con esto en mente, vale la pena preguntarse cuánta evidencia respalda algunas de las cosas que se han aceptado como un hecho:

Estamos seguros de que el fondo cósmico de microondas se extiende por todo el universo. ¿Cómo saben que no es un efecto local de nuestra galaxia cuando todas las mediciones se realizan desde su interior?

¿Cómo saben los científicos de LIGO que las ondas gravitacionales detectadas se generaron hace 1.300 millones de años?

¿Hay alguna imagen de un agujero negro real?

¿Por qué los electrones giran alrededor del núcleo?

Si nada puede moverse más rápido que la velocidad de la luz, ¿cómo se produjo la inflación más rápido que C después del Big Bang?

¿Cómo se realizan los metaestudios a gran escala?

Creo que puedes seguir dos o tres reglas simples y estar en lo cierto la mayoría de las veces:

1. En primer lugar, verifique quién está escribiendo. Busca en Google a esta persona en línea y verifica cuáles son sus credenciales para escribir sobre el tema. ¿Es él / ella profesor en alguna universidad? ¿Tiene él / ella un doctorado? ¿Tiene él / él otras publicaciones sobre el mismo tema? ¿Sobre otros temas relacionados?
2. En segundo lugar, verifique si las afirmaciones objetivas están respaldadas por datos y fuentes (referencias a otros trabajos científicos). → volver al punto 1.
3. Tercero y un poco más técnico: cuando haya referencias a otros trabajos científicos, verifique dónde se publicaron y cuántas citas obtuvieron. Puede hacer esto simplemente usando Google Scholar. ¿Se publican estos resultados en alguna revista oscura con 0 citas, o se publican en algunas de las principales revistas de campo y se los cita mucho?

Este es el proceso que seguiría cada vez que intento aprender algo nuevo sobre un tema del que no sé casi nada (por ejemplo, cambio climático, dietas vegetarianas, …)

Diría que necesita credenciales si desea referirse a ese artículo o libro en su trabajo, y necesita credenciales para ayudarlo a decidir si desea comprar el libro o simplemente pedirlo prestado, y estudiar el trabajo o simplemente leerlo. Pero la única forma de saber que el trabajo es bueno es revisarlo línea por línea y asegurarse de que puede seguir lo que se dice. Si no, entonces no puedes decidir de ninguna manera.

Pero como un consejo general, para estudiar un tema, necesita leer muchas referencias, no solo una, comenzando con lo muy simple, y por supuesto necesita trabajar a través de las ecuaciones y las líneas. Entonces tiene suficiente base para ayudarlo a decir con confianza y con un vistazo rápido si un trabajo es útil para usted o no. Y debido a que la ciencia es tan vasta, puedes ser versátil solo en una pequeña sección.

Sin embargo, para poder contribuir, debe poder derivar las ecuaciones que usa de memoria … es decir, usar solo una hoja de papel limpia y un bolígrafo. Solo entonces puedes ‘vivir’ las ecuaciones y usarlas correctamente, y descubrir si alguien más está hablando con sentido o no, y descubrir qué se puede y qué no se puede hacer con ellas.

Una forma útil de verificar su trabajo y el trabajo de otros, es mediante el uso de casos y condiciones limitantes, donde la respuesta se conoce más o menos por lógica simple. Puedo dar un ejemplo para explicar esto. Uno de mis alumnos trabajó en resolver la ecuación de transferencia de calor para una habitación individual desde los primeros principios con los aportes habituales de las propiedades del material, las condiciones exteriores y el resto. Presentó un seminario preliminar de sus resultados y uno de los oyentes puso una gran duda sobre todo su trabajo porque; no es así como lo están haciendo los demás, y porque está obteniendo un registro de temperatura plana dentro de la habitación cuando sabemos que la temperatura exterior puede fluctuar entre 50 y 30 grados en un día en esa área. El uso de casos limitantes salvó el día. Poniendo condiciones externas constantes, el interior debe permanecer sin cambios con el tiempo. Poner una función de cambio al aire libre, el interior debe hacer lo mismo con un retraso y una reducción en la amplitud. Coloque un cambio sinusoidal en el exterior, debe obtener un cambio sinusoidal en el interior (problema lineal) con un cambio de fase y amplitud, etc. La solución se comportó correctamente en todo esto, entonces debe ser bueno. La prueba final llegó cuando se realizó la medición real. para confirmarlo