Quand on écrit RR, on parle souvent - par abus de langage - d’excès de RR.
Beaucoup de blabla sur la critique mais aucune critique sur les études… serait-on soi-même biaisé, en conflit d’intérêts ou a-t-on oublié son scepticisme scientifique en cours de route ?
Ma référence aux 48 000 est l’étude française (mais je ne suis pas certaine qu’il y ait des différence, l’équipe ayant changé de labo, ou le nom du labo entre temps) : tenir compte de tous les morts revient à augmenter la probabilité de trouver une corrélation entre ces morts et la pollution, alors qu’un mort d’un cancer, par ex., n’est pas concerné. Comme dit plus haut, un des papiers antérieur de la même équipe indique que la cohorte (nommée Gazelle IIRC) n’est pas adaptée au problème, pourtant ils continuent de l’utiliser : apparemment, du moment que les résultats vont dans le sens de l’hypothèse posée, on ne se pose plus la question. Pas très scientifique. De plus la généralisation à la population entière passe aussi sans soucis, même si les 2 populations sont complètement différentes, mais comme les chiffres sont bons (lire alarmistes), on continue de généraliser abusivement, personne ne lie les publis de toute façon, et il y aura bien une armée de croyants pour défendre la cause.
Le modèle de circulation a-t-il fait l’objet des procédures de vérification/validation, comme c’est le cas dans l’industrie ? Ce serait étonnant en recherche publique vu que le code est sans arrêt modifié, signe que le modèle n’est pas stable, sans erreurs, adapté, ou autres limites qu’on passe sous le tapis. Donc le modèle peut fonctionner mais aucune justification n’est présentée comme quoi il est adapté ou que la version choisie fonctionne correctement alors qu’il est facile de voir pourquoi il a été sélectionné : parce qu’il fournit la granularité suffisante pour raccorder le code postal des morts des données crées par kriging et dispersée par le modèle. Une approche ad hoc donc : quand on cherche des corrélations, il est facile d’en trouver. Note qu’à aucun moment on ne parle de lien causal ou d’étiologie : l’hypothèse de lien est posée comme prouvée et les résultats de modélisation servent seulement à justifier la position. Complétement aberrant épistémologiquement et donc antiscientifique, mais classique en épidémiologie/nutrition/etc.
Philippe Stoop
Philippe Stoop is a corresponding member of French Academy of Agriculture. He is Agricultural engineer Montpellier Sup Agro, specialization in agricultural entomology (1983), doctor-engineer AgroParisTech (1986), DESS computerization of companies (University Paris-Dauphine 2001), he held the positions of manager of the phytosanitary technical pool Union InVivo (1987), agronomic expert for Quantix Agro, Cropvision project manager (CNES / Scot / Aventis / Quantix Agro) (2001), responsible for new ITK products (2007) and 2011 to date ITK research and innovation director. As such, he collaborates with Agribusiness companies such as Bayer Cropscience, Winfield LLC.
Je vois maintenant qui prend ses sources sur Wikipédia.