vědecká práce

1. vědecká práce • vědec se ptá a hledá odpovědi • když se zeptáte v hodině, neukazujete že jste hloupější než ostatní, ale že jste statečnější než ostatní

2. Věda • systematický způsob poznání skutečnosti, jehož objektem mohou být předměty, události nebo lidé • dříve používala latinu, dnes angličtinu • soubor hypotéz (=domněnka, nabídnuté vysvětlení nějakého jevu) • hypotézy nelze verifikovat, pouze falzifikovat! (mimo matematiku) (K. Popper) • „všechna osobní auta mají 4 kola“ – najdu velorex a hypotéza je falzifikována Verifikace – potvrzení pravdivosti Falzifikace – vyvrácení pravdivosti

3. z toho vyplývá metoda příjímání hypotéz: • formuluji hypotézu, o které myslím, že platí • formuluji nulovou hypotézu (úplně obrácenou, měly by se navzájem vylučovat) • falzifikuji nulovou hypotézu • tím neverifikuji původní hypotézu, ale mohu ji přijmout jako platnou (než bude také vyvrácena ) • „Akceptovaná, správná“ hypotéza je ta, která úspěšně odolává opakovaným pokusům ji vyvrátit!

4. příklad: • hypotéza, o které myslím, že platí: olovo je pro makaka jedovaté (tzn. když ho budu krmit olovem, pojde) • nulová hypotéza: makak s olovem v potravě nepojde • vytvořím experiment –některé makaky budu krmit potravou s olovem, jiné stejnou potravou bez olova • makak s olovem pojde → zamítnunulovouhypotézu → „moji, původní“ hypotézu přijmu jako platnou

5. Occamova břitva • Ze dvou modelů (hypotéz), které stejně dobře vysvětlují podstatu nějakého jevu, nutno upřednostnit ten jednodušší • Pokud pro nějaký jev existuje vícero vysvětlení, je lépe upřednostňovat to nejméně komplikované • Pokud nějaká část teorie není pro dosažení výsledků nezbytná, do teorie nepatří.

6. jednotlivé hypotézy testuji pomocí statistických metod • testuji, jak moc je pravděpodobné, že moje data jsou náhodná • snažím se zamítnout nulovou hypotézu • v minulém příkladě: dejme tomu že jsem měl v každé skupině 20 zvířat. V první skupině uhynula 2, v druhé všechna. Teoreticky je možné, že to takhle vyšlo náhodně, pravděpodobnost je ale velmi malá (0,000001 %) • pokud je pravděpodobnost náhodnosti dat menší než stanovená hranice (v biologii většinou 5 %) – výsledek je statisticky významný - signifikantní - zamítám nulovou hypotézu (a tím „přijímám“ původní, alternativní)

7. observační studie (pozorování) • pasivní sledování daného jevu • potřebuji velké množství dat • nikdy nemůžu výsledky observačních studií interpretovat jako kauzalitu! (příčinnost) 1) budu chodit po lokalitách, počítat rostliny a měřit srážky

8. závislost vypadá pěkně, ale stejně na základě těchto údajů nemůžu jednoznačně tvrdit, že voda je limitující faktor – mohou zde působit ještě další faktory (živiny, toxiny, býložravci,….)

9. observační studie (pozorování) • pasivní sledování daného jevu • potřebuji velké množství dat • nikdy nemůžu výsledky observačních studií interpretovat jako kauzalitu! (příčinnost) 1) budu chodit po lokalitách, počítat rostliny a měřit srážky 2) budu sledovat počet čápů a narozených dětí

10. Höfer, T. et al., 2004 Čáp nosí děti

11. observační studie (pozorování) • relativní snadnost získávání dat • použití při • morfologických studiích (vnější popis organismů, struktur,…..) • taxonomických studiích • fylogenetických studiích • inventarizačních průzkumech • globální klima – pozor na interpretaci kauzality v médiích!

13. biologický experiment • pokud manipuluji s nějakým faktorem – manipulativní experimenty • mohu zjistit kauzalitu (příčina → důsledek) • musím mít opakování (repliky) a kontrolu – předpokládám, že náhoda bude hrát podobnou roli v kontrole a manipulovaných replikách • jak experiment „vypadá“ = design

14. biologický experiment • klasicky testování léků – část pacientů užívá účinnou látku, druhá část placebo • příklad s rostlinami – musel bych si jednu louku (± stejný vliv ostatních faktorů) rozdělit na několik „záhonů“ a ty různě zalévat (+odstranit srážky!). Potom porovnám počet rostlin v zalévaných záhonech a v záhonu kontrolním. • příklad s čápy – musel bych v polovině okresů vystřílet čápy, sledovat porodnost a srovnat s okresy kontrolními. • globální klima – musel bych mít několik zeměkoulí, kde bych reguloval CO2, lesy, lidi,…

15. publikace výsledků • dnes nejčastěji formou článku v odborném časopise • kniha • konference • poster • prezentace, referát, seminář • diplomová práce

16. publikace výsledků • odborné publikace (vč. DP) by měly vždy obsahovat: • úvod • materiál a metodika • výsledky • diskuse a závěr • seznam citované literatury

17. odborné časopisy • většinou anglicky • anonymní recenzní řízení • podle počtu citací se počítá tzv. „Impact factor“ • čím vyšší IF, tím vyšší pravděpodobnost citace • pokus o hodnocení kvality časopisů • z toho vyplývá i hodnocení kvality vědců a následně jejich financování! • publikuj nebo zemři • diskutabilní, ale těžko najít objektivní způsob

18. Zdroje informací • noviny, „běžné“ časopisy, zprávy, tiskové zprávy • viz např. http://zpravy.idnes.cz/monogamni-peruanska-zaba-zacala-stridat-partnery-bojuje-proti-vyhynuti-14f-/zahranicni.asp?c=A100319_184626_vedatech_vel • a http://www.jasonleebrown.org/jasonleebrown.org/PUBS/PDFs/Brown_etal_2010_AmNat_evolution_of_monogamy.pdf • populárně vědecká média (Vesmír, Živa, ČR Leonardo) • knihy a učebnice • škola – základní, střední, vysoká • odborné časopisy

19. Čemu věřit? • jde o velké peníze???  nevěřit  • text začíná: „Američtí (japonští, čínští, němečtí,…) vědci zjistili, že…“ nevěřit  • nejsou uvedeny zdroje  nevěřit  • zdroje jsou uvedeny přibližně („vědci z Harwardské Univerzity tvrdí, že…“) – nutno ověřit • jsou uvedena jména autorů – celkem důvěryhodné, ale pozor na „velkohubá prohlášení“ • jsou přesně citovány zdroje – asi nejdůvěryhodnější, přesto je potřeba být opatrný – viz bod 1 a předchozí

20. Kde hledat důvěryhodné informace? • databáze odborných časopisů – Web of Science, PubMed, Wiley InterScience, Eric,… • pokud možno čerpat z více zdrojů • ideálně si projít i metodiku výzkumu a na základě té (a výsledků) se rozhodnout, jestli budete zdroji věřit