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@ -49,13 +49,19 @@ Classer pour structurer la diversité perçue sans la réduire, |
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en cela aidant à construire des modèles pour interpréter l'état présent, puis prévoir |
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l'avenir ou l'influer. |
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_vers un Axe 1 : analyse de données / statistique ?_ |
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_critères mesurables numériques, fonction d'une variable, de plusieurs variables,_ |
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-régression linéaire et autres pour la recherche de corrélations,_ |
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_corrélations ≠ relations de cause à effet_ |
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_comparer des données expérimentales aux valeurs théoriques données par un modèle_ |
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_mathématique/physique._ |
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Attention : biais cognitif naturel : |
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@ -70,7 +76,7 @@ _Un biais est de ne garder qu'un critère unique de caractérisation, et d'unifo |
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_mentalement tous les éléments d'une catégorie donnée._ |
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Attention : Un biais informatif artificiel : |
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Sur internet, l'historique des pages sélectionnées est souvent utilisé pour créer un profil |
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@ -82,13 +88,27 @@ _vers un Axe 2 : vers les biais cognitifs ?_ |
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_(plutôt pyschologie, sciences sociales)_ |
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Pertinence de toute classification : il faut relativiser. |
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- Aux deux extrémités, seules l'unité et la diversité existent. |
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- Toute méthode de classement est réductrice, dépend d'un choix de critères. |
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- Plusieurs classements peuvent être définis sur un même ensemble de départ. |
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- La pertinence des critères de classement peuvent évoluer, de nouveaux critères peuvent apparaître. |
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- L'ensemble de départ peut s'agrandir par de nouvelles découvertes scientifiques. |
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- De nouveaux critères peuvent apparaître et se révéler pertinents, grâce à de |
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nouvelles avancées technologiques._ |
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_exemple jeu-découverte : classification par nombre de côtés des figures._ |
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_N'as-tu pas négligé d'autres dimensions importantes?_ |
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_exemple jeu-découverte : Même si ce critère n'est pas le plus apparent, tous les_ |
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_éléments, prismes comme pyramides, ont ici le même volume. S'il s'agissait de gourdes_ |
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_remplies d'eau, chacune d'elle aurait la même importance pour m'aventurer dans le désert._ |
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