Re: On m'avait parlé de ça..

Le 27/03/2022 à 22:44, Joe Cool a écrit :

Le 27/03/2022 à 21:57, K. a écrit :
>

Il faut donc que je me tape 120 pages en petits caractères avec des équations compliquées pour avoir confirmation ou infirmation de la pertinence de votre "Et ça". C'est fort, quand même :-)

 Exactement ! C'est ça la science.

Non, ça c'est la dure loi de Brandolini* : un type balance un lien, ce qui lui prend 3 secondes (le temps de faire un copier-coller), et vous vous coltinez un debunk qui va vous prendre 3 heures de votre précieux temps. Et, in fine, quand vous postez triomphalement le résultat de vos laborieuses investigations, le type est déjà passé à autre chose.
[*] https://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_Brandolini

Bon, pour gagner du temps, j'ai cherché un peu et je suis tombé sur cette page de discussion où des gens courageux ont déjà un peu débroussaillé le terrain :
 https://les-mathematiques.net/vanilla/index.php?p=discussion/2133574

 Vous avez choisi de croire. C'est rassurant la religion, surtout celle
de la majorité.

S'appuyer sur les travaux des autres, ce n'est pas un problème de croyance mais de confiance. Et c'est aussi le principe de toute recherche. Quand on fait de la recherche, on passe les 3/4 de son temps à lire ce que d'autres ont écrit, et l'on ajoute son petit grain de sel à la fin.
Cela évite de réinventer la roue (que d'autres ont déjà inventée) et c'est ce qui permet à la science de progresser.

Ne vous fatiguez pas à le lire. Tout d'abord vous n'avez pas les
capacités requises et d'autre part votre opinion est déjà figée à jamais.

Absolument pas. Et peut-être même que si je me penchais sérieusement dessus, j'y comprendrais quelque chose avec les quelques notions que j'ai acquises en machine learning sur Scikit-learn. J'ai cru comprendre que l'auteur critiquait le choix de l'algorithme d'optimisation dans le calcul de la probabilité pour un patient de se retrouver en soins critiques en fonction de la durée d'hospitalisation. Ils ont fait le choix d'un algorithme compliqué sans avoir vu que leur modèle ne collait pas aux données (underfit, je suppose) et que le système était linéaire.
Mais est-ce vraiment la peine de passer du temps dessus, alors que ni le papier de l'Institut Pasteur, ni sa réfutation par Vincent Pavan n'ont dépassé le stade de la prépublication ? Ni l'un ni l'autre n'ont été évalués par les pairs.
Donc, non, mon opinion n'est pas faite, et il est possible que les erreurs de méthodologie relevées par Pavan soient pertinentes. On peut d'ailleurs se demander si ce n'est pas ce qui aurait dissuadé les auteurs de soumettre leur article à peer review.

Sérieusement, on s'en fout que vous y croyiez ou pas.

Je dirais plutôt : que Pavan ait raison ou pas, on s'en fout. Car, qu'est-ce que cela change ?
J'ai cité plus haut deux études qui, elles, ont *vraiment* été publiées et qui montrent que le confinement a permis de sauver des vies humaines :
L'une montre qu'il a eu "un effet substantiel" sur le contrôle de l'épidémie et a permis d'éviter 3,1 millions de morts supplémentaires dans 11 pays européens : https://www.nature.com/articles/s41586-020-2405-7 L'autre montre que les différents confinements auraient permis d'éviter environ 60 millions de contaminations aux États-Unis et 285 millions en Chine : https://www.nature.com/articles/s41586-020-2404-8
C'est à mon tour d'attendre que mon interlocuteur réfute ces études avec des arguments un peu plus percutants que : "du pipo" (sic).

J'ai lu les deux
articles et celui publié dans Science «Estimating the burden of
SARS-CoV-2 in France» est un torchon, ce qui prouve le second mais de
toute manière ça se voit au premier coup d'œil.

Dans ce cas, cela pourrait expliquer qu'il soit resté à l'état de pre-print.

Les plus «prestigieuses»
revues (Science, Nature, Lancet, BMJ, etc.) ont pris l'habitude de
publier des bouses grossières, des merdes puantes à des kilomètres. Il
faut considérer aujourd'hui qu'elles sont aux mains de vulgaires escrocs.

Évitons de généraliser. Surtout que, dans le cas présent, l'étude critiquée étant un simple brouillon qui n'a pas fait l'objet d'une évaluation par les pairs, il serait malséant d'en prendre prétexte pour faire le procès des peer reviews.
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