Frontiers in Marine Science

The terms ” good science,” “bad science,” and especially “sound science” are frequently used in the policy arena. Na maioria das vezes, isto é para que os partidos com interesses (geralmente econômicos) no resultado de uma decisão política pode promover certos resultados e tentar desacreditar outros. Tem sido argumentado que os Termos “ciência sólida” e “ciência junk” foram apropriados por várias indústrias, como a indústria de petróleo e gás e a indústria do tabaco. “Junk science” é o termo usado para tar estudos científicos que discordam de posições favoráveis à indústria (Mooney, 2004, 2006; Oreskes e Conway, 2011; Macilwain, 2014). Mas a ciência pode ser “boa”ou ” má”?A ciência é um processo. É o ato de fazer observações feitas no mundo natural para testar hipóteses, de preferência de forma rigorosa, repetível. As hipóteses testadas são então rejeitadas se forem insuficientes, ao invés de aceitas se os dados forem compatíveis, e os resultados são revisados criticamente pela comunidade científica. Conceitos que funcionam sobrevivem, enquanto aqueles que não se encaixam nos dados observados morrem. Eventualmente, conceitos que sobrevivem à aplicação frequente e repetida de enormes quantidades de dados observacionais tornam-se teoria científica. Tais teorias tornam—se o mais próximo possível do fato científico-nada pode ser provado absolutamente. Este processo é válido tanto para as ciências sociais como para a química, física ou biologia.: não importa se os dados provêm de pesquisas ou dados observacionais de seres humanos. Um estudo ou segue este protocolo ou não segue. Simplificando, é ciência ou não é ciência.Dito isto, o que é por vezes referido como “má ciência” é o uso de um mau design experimental. Este é tipicamente um set-up que não contabilizou variáveis confundindo, de modo que a hipótese não foi adequadamente testada e as inferências baseadas neste trabalho são falhas e incorretas. Estas falhas podem incluir o uso de um tamanho de amostra inapropriado ou período de tempo. O uso de dados seletivos é outro problema, onde os dados que não se encaixam são simplesmente deixados de fora das análises estatísticas como “anómalos”.”Em resumo,” ciência ruim ” é um estudo que não segue o processo científico. Também pode ser usado para descrever estudos que têm falhas e limitações que não são destacadas pelos pesquisadores. O termo “ciência ruim” também foi aplicado a interpretações inadequadas dos resultados. A razão para isso, mencionada acima, é que a ciência nunca prova nada. Assim, as opiniões pessoais podem colorir interpretações do que os dados realmente significam. É aqui que reside a maior parte do debate na comunidade científica. Todos concordamos que uma determinada hipótese ainda não foi invalidada, mas e se forem possíveis explicações alternativas para os dados observados? Ou, como observado acima, poderá haver limitações e advertências em particular de estudo—por exemplo, um ex situ estudo experimental em uma pequena amostra de uma única espécie em um aquário produz resultados interessantes, mas para ignorar essas limitações e extrapolar esses resultados para fazer conclusões sobre várias espécies em vários ecossistemas na natureza sobre-atinge os limites reais do estudo em questão (Parsons et al., 2008, por exemplo, relacionado com estudos cativos de cetáceos e os impactos do som subaquático). No entanto, quando os estudos científicos são interpretados para além da hipérbole, e são deliberadamente mal interpretados para se ajustarem a uma determinada visão do mundo ou para favorecer interesses especiais, isto é quando a ciência já não é apenas “má”, mas torna-se feia.

as decisões do Governo em relação ao meio marinho são tipicamente necessárias para ser baseado na “melhor ciência disponível”.”As ferramentas típicas para ajudar a tomar decisões são avaliações de impacto ambiental (Aia). No entanto, tais Aias são tipicamente restritas por um cronograma e um orçamento apertado, e frequentemente focam-se em descrições de espécies simples e revisões de habitats. Inversamente, o ambiente marinho é logisticamente difícil, complexo e dispendioso de estudar (Norse e Crowder, 2005). É frequente que o conteúdo científico de uma aia, devido a estas limitações, seja insuficiente para determinar plenamente os impactos de um projecto. No entanto, as conclusões da AIA muitas vezes não reconhecem as deficiências da avaliação. Esta ciência ” má ” pode, além disso, tornar-se feia se as conclusões de uma aia forem contrárias aos resultados da avaliação real, a fim de permitir que um projeto obtenha aprovação. Afinal de contas, se um consultor ambiental diz que um projecto não pode avançar, Pode correr o risco de não ser adjudicado qualquer outro contrato. Assim, há um grande incentivo financeiro para não destacar as limitações de uma AIA, ou mesmo para dar ao cliente a determinação que eles desejam, ao contrário dos dados recolhidos na avaliação (Wright et al., 2013a). Deve-se notar que os dados de uma aia podem ser realmente muito rigorosamente recolhidos de uma maneira científica apropriada, e, portanto, tecnicamente ser “boa ciência”.”Entretanto, quando a interpretação da ciência não é baseada nos dados, mas sim nos interesses da indústria, dos indivíduos ou da política, não é mais “boa ciência”.”Na verdade, deixa de ser ciência.

um exemplo de interpretação inadequada dos dados das Ciências Marinhas foi a pesquisa realizada para avaliar os impactos da Termometria Acústica do programa Clima Oceânico (ATOC). Este projeto foi projetado para detectar mudanças nas temperaturas oceânicas usando uma fonte sonora de alta intensidade e baixa frequência. Após manifestações de preocupação por parte de cientistas e Ong sobre o possível impacto do som de alta intensidade a ser utilizado no projecto, foi realizado um teste de campo em 1991. Enquanto a fonte sonora estava operando, pesquisadores acusticamente monitoraram cerca de 5000 km2 de área do oceano. Eles descobriram que as deteções acústicas de baleias-piloto de barbatanas longas (Globicephala melas) e cachalotes (Physeter macrocephalus) eram substancialmente menores quando a fonte sonora estava operando do que quando não estava (Bowles et al., 1994). Apesar dos resultados deste teste, o projeto ATOC continuou, embora com um nível de fonte mais silencioso (~20 dB) do que o utilizado no teste. Várias ONGs ambientais posteriormente lançaram um processo judicial, que foi resolvido fora do tribunal, mas levou a um programa de estudos orientados para mamíferos marinhos (McCarthy, 2004; Oreskes, 2004, 2014). Vários destes estudos observaram mudanças significativas no comportamento / distribuição de baleias em torno da fonte sonora do ATOC (Calambokidis, 1998; Frankel e Clark, 1998, 2000, 2002). Um projeto de declaração de Impacto Ambiental (DEIS) foi lançado em 2000, que concluiu que não houve nenhum impacto biologicamente significativo de curto ou longo prazo a partir da fonte sólida, uma postura que foi criticada em um relatório do Conselho Nacional de pesquisa dos EUA (National Research Council, 2003). A crítica afirmava que os estudos invocados pelo DEIS eram insuficientes para testar adequadamente se havia, ou não, efeitos a curto ou longo prazo nos mamíferos marinhos, nem o significado biológico de tais efeitos se ocorressem (National Research Council, 2003). Ou seja, as hipóteses testadas nos vários estudos sobre mamíferos marinhos não eram consistentes com as conclusões tiradas. Infelizmente, esta é uma situação comum com muitos EIAs que têm uma aparentemente apoio caso de um impacto na parte do documento que apresenta dados científicos, mas a conclusão é a de que não há impacto significativo, independentemente da ciência apresentado (Wright et al., 2013a).

outro segundo estudo de caso sobre a natureza da ciência no domínio do meio marinho é o do impacto do sonar naval nos cetáceos. Muitos cientistas estavam inicialmente convencidos de que a principal preocupação com os danos causados aos cetáceos pelo ruído de alta intensidade era a surdez temporária ou permanente ou as alterações dos limiares (referidas como TTS e PTS, respectivamente). No entanto, outros cientistas estavam preocupados que as mudanças comportamentais, como a superfície muito rapidamente, poderia levar a lesões através de efeitos semelhantes a “The bends” (Jepson et al., 2003; Fernández et al., 2004, 2005; Cox et al., 2006; and see review in Parsons et al., 2008). Estes efeitos comportamentais podem potencialmente ocorrer em níveis muito mais baixos do que aqueles que eram conhecidos por causar TTS/PTS. Esta última hipótese foi criticada por vários como sendo “ruim” ou “junk science” (pers. obs.), possivelmente porque a hipótese não se encaixava com as suposições então mantidas sobre os impactos do som nos mamíferos marinhos. Outra possibilidade é que aceitar a hipótese apoiaria a implementação de um regime de gestão mais preventivo, com restrições mais pesadas às actividades de produção de ruído. No entanto, a hipótese foi posteriormente testada. Baleias bicadas e outros cetáceos foram expostos ao sonar militar, e alterações comportamentais potencialmente problemáticas foram observadas (Tyack et al., 2011). Este foi um bom exemplo de usar o método científico para investigar um problema. Como resultado, sabemos que pode haver impactos importantes sobre os cetáceos a níveis de som muito inferiores ao que se pensava anteriormente e que os regimes de gestão podem ser ajustados em conformidade. Antes destes experimentos, muitos queixaram-se que a hipótese em que mudanças comportamentais induziam um efeito semelhante a “curvas”não era “ciência do som” (pers. obs.). No entanto, o fato de que a maioria agora aceita hipóteses revisadas que foram testadas, e recomendações de gestão estão começando a ser propostas com base na mais recente compreensão dos impactos sonoros, é um exemplo do que se pode considerar “boa ciência”.”

este exemplo leva-nos a outro aspecto do método científico: rejeitar hipóteses anteriormente aceites como dados adicionais mostra que estas hipóteses são, de facto, falsas. Se um cientista foram para seguir o método científico, um “bom” cientista compreensão das alterações de ambiente como dados adicionais são adquiridos, considerando que um “mau” cientista varas teimosamente anteriormente crenças, apesar de ser confrontado com dados que sugerem um cenário alternativo. É um inquilino básico da investigação científica, afinal de contas, que as hipóteses são rejeitadas quando não são apoiadas por dados. Os bons cientistas estão dispostos a mudar as suas opiniões rapidamente face a novas provas ou em resposta a um bom argumento válido. No entanto, opiniões que não se baseiam em hipóteses testadas em dados não representam ciência boa ou má; simplesmente não são científicas de todo.

manter uma opinião ou uma ideia apesar das evidências em contrário é, infelizmente, bastante comum na comunidade científica. Vê-se” cientistas “que obstinadamente resistem a novas ideias e estudos, especialmente aqueles que contradizem um artigo que os” cientistas ” escreveram ou conceitos em que apoiaram publicamente, ou mesmo com base na sua carreira. Mas adaptar – se a novas provas é um critério fundamental do método científico. Quando os cientistas obstinadamente resistem a novas evidências contrárias à sua opinião, é realmente “má ciência”, ou seja, recusando-se a rejeitar uma hipótese que tem sido mostrada como falsa.

combater a má ciência idealmente deve ser feito através da revisão científica por pares, uma vez que os cientistas profissionais devem compreender as complexidades do método científico, e num mundo ideal isso acontece. No entanto, os revisores com conflitos de interesses são, infelizmente, demasiado frequentes. Além disso, quaisquer problemas são exacerbados quando a ciência se encontra com a política, ou com a opinião pública. Os decisores políticos e o público em geral, que não são treinados no método científico, podem não entender a diferença entre” boa “e” má ” ciência ou reconhecer deturpações da ciência (ver Wright et al., 2013b para discussão). Isto não é ajudado pelo fato de que os cientistas que podem ser bem treinados no método científico podem não ser treinados (ou mesmo muito bons) na arte da comunicação. Felizmente, alguns cientistas renunciam à investigação para se envolverem na elaboração e gestão de políticas, jornalismo e/ou ensino. No entanto, tem havido preocupações de que o jornalismo científico na mídia tradicional tem estado em declínio (Brumfiel, 2009; Nature, 2009a,b) com poucos jornais empregando jornalistas com um fundo científico. O resultado é que os artigos sobre a ciência muitas vezes mostram um aperto tênue sobre o método científico e as implicações reais dos resultados (Rose e Parsons, na imprensa). Brunning (2014) fornece uma lista de verificação para ajudar a pessoa leiga a identificar “ciência ruim” (Tabela 1), seja em artigos relacionados à ciência, relatórios do governo ou em EIAs (também recomendado é McConway e Spiegelhalter, 2012 e www.badscience.net).

cientistas marinhos devem tentar evitar os Termos contaminados ” som “ou” junk ” ciência, uma vez que estes termos foram cooptados por interesses especiais e agora tornaram-se um pouco contaminados por associação, como observado anteriormente. Não pode ser “boa ciência” ou “má ciência”, mas, sem dúvida, só porque um projeto utiliza uma metodologia científica em que o projeto experimental é bem pensado, potenciais variáveis de confusão são abordadas, conclusões são apropriadas para as hipóteses que foram testadas e os dados que foram recolhidos, advertências e são expressas… ou este não é o caso. Em suma, a ciência foi devidamente conduzida ou não foi conduzida. Não há meio termo. Em seguida, há situações em que o lip serviço é muitas vezes pago à “ciência”, mas dados científicos reais têm sido deliberadamente ignorados por causa de dogma, interesse especial ou política. Este é frequentemente o reino de fornecedores dos termos de som “ciência” para a realização de estudos que suporta a sua agenda, e “junk science” para aqueles que não o fazem. Mas parafraseando o Yoda, existem estudos onde os dados foram coletados em um científicos adequados de moda e interpretados adequadamente, e há aqueles que não têm, não há entre eles.

Declaração de conflito de interesses

os autores declaram que a investigação foi conduzida na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que possam ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.

agradecimentos

gostaríamos de agradecer a Amy Bauer por Editar gentilmente versões rascunho deste manuscrito e estamos gratos pelos comentários úteis de dois revisores.