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1.8 : Investigations scientifiques - Biologie


Qu'est-ce qui a rendu l'eau orange ?

Si vous vous promeniez dans les bois et que vous voyiez ce ruisseau, vous vous demanderiez probablement ce qui a fait que l'eau est devenue orange. L'eau est-elle orange à cause de quelque chose qui pousse dedans ? Est-il pollué par une sorte de produits chimiques ? Pour répondre à ces questions, vous pourriez faire une petite recherche. Par exemple, vous pouvez demander aux habitants s'ils savent pourquoi l'eau est orange, ou vous pouvez essayer d'en savoir plus en ligne. Si vous n'avez toujours pas trouvé de réponses, vous pouvez entreprendre une enquête scientifique. Bref, vous pourriez « faire » de la science.

"Faire" de la science

La science est plus une question de faire que de savoir. Il existe des méthodes de base pour acquérir des connaissances qui sont communes à toutes les sciences. L'investigation scientifique est au cœur de la science. UNE investigation scientifique est un plan pour poser des questions et tester des réponses possibles afin de faire avancer les connaissances scientifiques.

La figure (PageIndex{2}) décrit les étapes du méthode scientifique. Les manuels de sciences présentent souvent cette "recette" simple et linéaire pour une enquête scientifique. Il s'agit d'une simplification excessive de la façon dont la science est réellement effectuée, mais cela met en évidence le plan et le but de base de toute enquête scientifique : tester des idées avec des preuves. Nous utiliserons cet organigramme pour expliquer le format général de la recherche scientifique.

La science est en fait une entreprise complexe qui ne peut pas être réduite à une seule séquence linéaire d'étapes, comme les instructions sur un emballage de mélange à gâteau. La vraie science est non linéaire, itérative (répétitive), créative, imprévisible et passionnante. Les scientifiques entreprennent souvent les étapes d'une enquête dans un ordre différent, ou ils répètent les mêmes étapes plusieurs fois à mesure qu'ils obtiennent plus d'informations et développent de nouvelles idées. Les recherches scientifiques soulèvent souvent de nouvelles questions au fur et à mesure que l'on répond aux anciennes. Des enquêtes successives peuvent aborder les mêmes questions mais à des niveaux toujours plus profonds. Alternativement, une enquête peut conduire à une observation inattendue qui suscite une nouvelle question et oriente la recherche dans une direction complètement différente.

Savoir comment les scientifiques « font » la science peut vous aider dans votre vie de tous les jours, même si vous n'êtes pas un scientifique. Certaines étapes du processus scientifique, telles que poser des questions et évaluer les preuves, peuvent être appliquées pour répondre à des questions de la vie réelle et résoudre des problèmes pratiques.

Faire des observations

Une enquête scientifique commence généralement par des observations. Un observation est tout ce qui est détecté par les sens humains ou avec des instruments et des appareils de mesure qui améliorent les sens humains. Nous considérons généralement les observations comme des choses que nous voyons avec nos yeux, mais nous pouvons également faire des observations avec notre sens du toucher, de l'odorat, du goût ou de l'ouïe. De plus, nous pouvons étendre et améliorer nos propres sens avec des instruments tels que des thermomètres et des microscopes. D'autres instruments peuvent être utilisés pour détecter des choses que les sens humains ne peuvent pas détecter du tout, comme la lumière ultraviolette ou les ondes radio.

Parfois, des observations fortuites mènent à d'importantes découvertes scientifiques. Une de ces observations a été faite par le biologiste écossais Alexander Fleming (Figure (PageIndex{3})) dans les années 1920. Le nom de Fleming peut vous sembler familier car il est célèbre pour la découverte en question. Fleming avait cultivé un certain type de bactéries sur des plaques de verre dans son laboratoire lorsqu'il a remarqué que l'une des plaques avait été contaminée par de la moisissure. En examinant de plus près, Fleming a observé que la zone autour de la moisissure était exempte de bactéries.

Poser des questions

Les observations conduisent souvent à des questions intéressantes. Cela est particulièrement vrai si l'observateur pense comme un scientifique. Avoir une formation et des connaissances scientifiques est également utile. Des connaissances de base pertinentes et une pensée logique aident à donner un sens aux observations afin que l'observateur puisse formuler des questions particulièrement pertinentes. Fleming, par exemple, s'est demandé si la moisissure – ou une substance qu'elle produisait – avait tué les bactéries dans l'assiette. Heureusement pour nous, Fleming ne s'est pas contenté de jeter la plaque contaminée par la moisissure. Au lieu de cela, il a enquêté sur sa question et, ce faisant, a découvert l'antibiotique pénicilline.

Formation d'hypothèses

Pour trouver la réponse à une question, la prochaine étape d'une enquête scientifique consiste généralement à formuler une hypothèse. UNE hypothèse est une réponse possible à une question scientifique. Mais ce n'est pas n'importe quelle réponse. Une hypothèse doit être fondée sur des connaissances scientifiques. En d'autres termes, cela ne devrait pas être en contradiction avec ce que l'on sait déjà du monde naturel. Une hypothèse doit également être logique, et il est avantageux si l'hypothèse est relativement simple. De plus, pour être utile en science, une hypothèse doit être vérifiable et falsifiable. En d'autres termes, il doit être possible de soumettre l'hypothèse à un test qui génère des preuves pour ou contre elle, et il doit être possible de faire des observations qui réfuteraient l'hypothèse si elle est vraiment fausse.

Une hypothèse est souvent exprimée sous forme de prédiction : si l'hypothèse est vraie, alors B arrivera au variable dépendante. L'hypothèse de Fleming aurait pu être la suivante : « Si un certain type de moisissure est introduit dans un type particulier de bactérie qui se développe sur une assiette, la bactérie mourra ». Est-ce une hypothèse bonne et utile? L'hypothèse est logique et basée directement sur des observations. L'hypothèse est également simple, impliquant un seul type de moisissure et de bactéries se développant sur une plaque de verre. Cela le rend facile à tester. De plus, l'hypothèse est falsifiable. Si des bactéries devaient se développer en présence de la moisissure, cela réfuterait l'hypothèse si elle est vraiment fausse.

Tests d'hypothèses

Le test d'hypothèse est au cœur d'une enquête scientifique. Comment Fleming testerait-il son hypothèse ? Il rassemblerait les données pertinentes comme preuves. Preuve est tout type de données qui peuvent être utilisées pour tester une hypothèse. Données (singulier, donnée) ne sont essentiellement que des observations. Les observations peuvent être des mesures dans une expérience ou simplement quelque chose que le chercheur remarque. Tester une hypothèse consiste ensuite à utiliser les données pour répondre à deux questions fondamentales :

  1. Si mon hypothèse est vraie, qu'est-ce que je m'attendrais à observer ?
  2. Est-ce que ce que j'observe réellement correspond à ce que j'avais prédit ?

Une hypothèse est supportée si les observations réelles (données) correspondent aux observations attendues. Une hypothèse est réfutée si les observations réelles diffèrent des observations attendues.

Tester l'hypothèse de Fleming

Pour tester son hypothèse selon laquelle la moisissure tue les bactéries, Fleming a fait pousser des colonies de bactéries sur plusieurs plaques de verre et a introduit de la moisissure dans quelques-unes des plaques. Il a soumis toutes les plaques aux mêmes conditions à l'exception de l'introduction de moisissure. Toute différence dans la croissance des bactéries sur les deux groupes de plaques pourrait alors être raisonnablement attribuée à la présence/absence de moisissure. Les données de Fleming pourraient avoir inclus des mesures réelles de la taille des colonies bactériennes, comme les données présentées dans le tableau de données ci-dessous, ou elles pourraient simplement avoir été une indication de la présence ou de l'absence de bactéries se développant près de la moisissure. Des données comme les premières, qui peuvent être exprimées numériquement, sont appelées données quantitatives. Des données comme celles-ci, qui ne peuvent être exprimées que par des mots, tels que présent ou absent, sont appelées données qualitatives.

Tableau (PageIndex{1}) : données hypothétiques de croissance bactérienne sur des plaques avec et sans introduction de moisissures.
Numéro d'identification de la plaque bactérienneIntroduction du moule à la plaque ?Superficie totale de croissance bactérienne sur plaque après 1 semaine (mm2)
1Oui48
2Oui57
3Oui54
4Oui59
5Oui62
6non66
7non75
8non71
9non69
10non68

Analyser et interpréter les données

Les données que les scientifiques recueillent dans leurs enquêtes sont des données brutes. Il s'agit des mesures réelles ou d'autres observations effectuées lors d'une enquête, comme les mesures de la croissance bactérienne indiquées dans le tableau de données ci-dessus. Les données brutes doivent généralement être analysées et interprétées avant de devenir des preuves pour tester une hypothèse. Pour donner un sens aux données brutes et décider si elles soutiennent une hypothèse, les scientifiques utilisent généralement des statistiques.

Il existe deux principaux types de statistiques : les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles. Les deux types sont importants dans les enquêtes scientifiques.

  • Statistiques descriptives décrire et résumer les données. Ils incluent des valeurs telles que la valeur moyenne, ou moyenne, dans les données. Une autre statistique descriptive de base est l'écart type, qui donne une idée de la répartition des valeurs de données autour de la valeur moyenne. Les statistiques descriptives facilitent l'utilisation et la discussion des données et permettent également de repérer des tendances ou des modèles dans les données.
  • Statistiques déductives aider à interpréter les données pour tester des hypothèses. Ils déterminent la probabilité que les résultats réels obtenus dans une enquête soient le fruit du hasard plutôt que pour la raison avancée par l'hypothèse. Par exemple, si les statistiques inférentielles montrent que les résultats d'une enquête n'arriveraient par hasard que 5 % du temps, alors l'hypothèse a 95 % de chances d'être correctement étayée par les résultats. Un exemple de test d'hypothèse statistique est un test t. Il peut être utilisé pour comparer la valeur moyenne des données réelles avec la valeur attendue prédite par l'hypothèse. Alternativement, un test t peut être utilisé pour comparer la valeur moyenne d'un groupe de données avec la valeur moyenne d'un autre groupe afin de déterminer si les valeurs moyennes sont significativement différentes ou simplement différentes par hasard.

Supposons que Fleming ait obtenu les données brutes indiquées dans le tableau de données ci-dessus. Nous pourrions utiliser une statistique descriptive telle que la zone moyenne de croissance bactérienne pour décrire les données brutes. Sur la base de ces données, la surface moyenne de croissance bactérienne pour les plaques avec moisissure est de 56 mm2, et la surface moyenne des plaques sans moule est de 69 mm2. Cette différence de croissance bactérienne est-elle significative ? En d'autres termes, fournit-il des preuves convaincantes que les bactéries sont tuées par la moisissure ou quelque chose produit par la moisissure ? Ou la différence de valeurs moyennes entre les deux groupes de plaques pourrait-elle être due au seul hasard ? Quelle est la probabilité que ce résultat ait pu se produire même si la moisissure ou l'un de ses produits ne tue pas les bactéries ? Un test t pourrait être fait pour répondre à cette question. La valeur p pour l'analyse du test t des données ci-dessus est inférieure à 0,05. Cela signifie que l'on peut dire avec une confiance de 95 % que les moyennes des données ci-dessus sont statistiquement différentes.

Tirer des conclusions

Une analyse statistique des preuves de Fleming a montré qu'elles soutenaient effectivement son hypothèse. Cela signifie-t-il que l'hypothèse est vraie? Non pas forcément. C'est parce qu'une hypothèse ne peut jamais être prouvée de manière concluante. Les scientifiques ne peuvent jamais examiner toutes les preuves possibles, et un jour des preuves pourraient être trouvées qui réfutent l'hypothèse. De plus, d'autres hypothèses, non encore formulées, peuvent être étayées par les mêmes preuves. Par exemple, dans l'enquête de Fleming, quelque chose d'autre introduit sur les plaques avec la moisissure aurait pu être responsable de la mort de la bactérie. Bien qu'une hypothèse ne puisse pas être prouvée vraie sans l'ombre d'un doute, plus il y a de preuves à l'appui d'une hypothèse, plus l'hypothèse est susceptible d'être correcte. De même, meilleure est la correspondance entre les observations réelles et les observations attendues, plus une hypothèse a de chances d'être vraie.

Plusieurs fois, des hypothèses concurrentes sont étayées par des preuves. Lorsque cela se produit, comment les scientifiques concluent-ils quelle hypothèse est la meilleure ? Plusieurs critères peuvent être utilisés pour juger des hypothèses concurrentes. Par exemple, les scientifiques sont plus susceptibles d'accepter une hypothèse selon laquelle :

  • explique une plus grande variété d'observations.
  • explique des observations qui étaient auparavant inexpliquées.
  • génère plus d'attentes et est donc plus testable.
  • est plus conforme aux théories bien établies.
  • est plus parcimonieux, c'est-à-dire qu'il s'agit d'une explication plus simple et moins alambiquée.

Erreur de corrélation-causalité

De nombreux tests statistiques utilisés dans la recherche scientifique calculent les corrélations entre les variables. La corrélation fait référence à la proximité de deux ensembles de données, ce qui peut être un point de départ utile pour une enquête plus approfondie. Cependant, la corrélation est également l'un des types de preuves les plus mal utilisés, principalement en raison de l'erreur logique selon laquelle la corrélation implique la causalité. En réalité, juste parce que deux variables sont corrélées ne signifie pas nécessairement que l'une des variables provoque l'autre.

Un exemple simple peut être utilisé pour démontrer l'erreur de corrélation-causalité. Supposons qu'une étude ait révélé que les ventes de crème glacée et les cambriolages sont corrélés ; c'est-à-dire que les taux des deux événements augmentent ensemble. Si la corrélation impliquait vraiment un lien de causalité, vous pourriez alors conclure que les ventes de crème glacée provoquent des cambriolages ou vice versa. Il est plus probable, cependant, qu'une troisième variable, telle que la météo, influence les taux de vente de glaces et de cambriolages. Les deux peuvent augmenter lorsque le temps est ensoleillé.

Un exemple réel de l'erreur de corrélation-causalité s'est produit au cours de la seconde moitié du 20e siècle. De nombreuses études ont montré que les femmes prenant un traitement hormonal substitutif (THS) pour traiter les symptômes de la ménopause présentaient également une incidence de maladie coronarienne (CHD) inférieure à la moyenne. Cette corrélation a été interprétée à tort comme une preuve que le THS protège les femmes contre les maladies coronariennes. Des études ultérieures contrôlant d'autres facteurs liés à la maladie coronarienne ont réfuté ce lien de causalité présumé. Les études ont révélé que les femmes prenant un THS étaient plus susceptibles de provenir de groupes socio-économiques supérieurs, avec des régimes alimentaires et des programmes d'exercices supérieurs à la moyenne. Plutôt que de réduire l'incidence des maladies coronariennes sous THS, ces études ont conclu que le THS et une maladie coronarienne plus faible étaient à la fois des effets d'un statut socio-économique plus élevé et de facteurs liés au mode de vie.

Communiquer les résultats

La dernière étape d'une enquête scientifique consiste à communiquer les résultats à d'autres scientifiques. C'est une étape très importante car elle permet à d'autres scientifiques d'essayer de répéter l'enquête et de voir s'ils peuvent produire les mêmes résultats. Si d'autres chercheurs obtiennent les mêmes résultats, cela renforce l'hypothèse. S'ils obtiennent des résultats différents, cela peut réfuter l'hypothèse. Lorsque les scientifiques communiquent leurs résultats, ils doivent décrire leurs méthodes et signaler tout problème éventuel lié à l'enquête. Cela permet à d'autres chercheurs d'identifier les défauts de la méthode ou de réfléchir à des moyens d'éviter d'éventuels problèmes dans les études futures.

Répéter une enquête scientifique et reproduire les mêmes résultats s'appelle réplication. C'est une pierre angulaire de la recherche scientifique. La réplication n'est pas requise pour toutes les recherches scientifiques, mais elle est fortement recommandée pour celles qui produisent des résultats surprenants ou particulièrement conséquents. Dans certains domaines scientifiques, les scientifiques tentent régulièrement de reproduire leurs propres investigations pour assurer la reproductibilité des résultats avant de les communiquer.

Les scientifiques peuvent communiquer leurs résultats de diverses manières. La manière la plus rigoureuse est de rédiger l'enquête et les résultats sous la forme d'un article et de les soumettre à une revue scientifique à comité de lecture pour publication. Le rédacteur en chef de la revue fournit des copies de l'article à plusieurs autres scientifiques qui travaillent dans le même domaine. Ce sont les pairs dans le processus d'examen par les pairs. Les examinateurs étudient l'article et disent au rédacteur en chef s'ils pensent qu'il devrait être publié, en fonction de la validité des méthodes et de l'importance de l'étude. L'article peut être rejeté d'emblée, ou il peut être accepté, tel quel ou avec des révisions. Seuls les articles qui répondent à des normes scientifiques élevées sont finalement publiés.

Revoir

  1. Décrivez les étapes d'une enquête scientifique typique.
  2. Qu'est-ce qu'une hypothèse scientifique ? Quelles caractéristiques doit avoir une hypothèse pour être utile en science ?
  3. Expliquez comment vous pourriez faire une enquête scientifique pour répondre à cette question : Laquelle des surfaces suivantes de ma maison contient le plus de bactéries : le téléphone de la maison, la télécommande de la télévision, le robinet du lavabo ou la poignée de porte extérieure ? Formez une hypothèse et indiquez quels résultats la soutiendraient et quels résultats la réfuteraient.
  4. Utilisez le tableau (PageIndex{1}) ci-dessus qui montre des données sur l'effet de la moisissure sur la croissance bactérienne pour répondre aux questions suivantes
    1. Regardez les zones de croissance bactérienne pour les plaques dans un seul groupe - soit avec de la moisissure (plaques 1-5) ou sans moisissure (plaques 6-10). Y a-t-il une variation au sein du groupe ? Selon vous, quelles pourraient être les sources possibles de variation au sein du groupe ?
    2. Comparez la zone de croissance bactérienne pour la plaque 1 et la plaque 7. Cela semble-t-il être plus une différence entre le groupe de moisissures et le groupe sans moisissure que si vous compariez la plaque 5 et la plaque 6 ? En utilisant ces différences entre les points de données individuels, expliquez pourquoi il est important de trouver la moyenne de chaque groupe lors de l'analyse des données.
    3. Pourquoi pensez-vous qu'il serait important que d'autres chercheurs essaient de reproduire les résultats de cette étude ?
  5. Un scientifique mène une étude pour tester les effets d'un médicament anticancéreux chez des souris atteintes de tumeurs. Ils regardent dans les cages et constatent que les souris qui ont reçu le médicament pendant deux semaines semblent plus énergiques que celles qui n'ont pas reçu le médicament. À la fin de l'étude, le scientifique effectue une intervention chirurgicale sur les souris pour déterminer si leurs tumeurs ont rétréci. Répondez aux questions suivantes sur l'expérience.
    1. Le niveau d'énergie des souris traitées avec le médicament est-il une observation qualitative ou quantitative ?
    2. À la fin de l'étude, le scientifique mesure la taille des tumeurs. S'agit-il de données qualitatives ou quantitatives ?
    3. La taille de chaque tumeur serait-elle considérée comme une donnée brute ou une statistique descriptive ?
    4. Le scientifique détermine la diminution moyenne de la taille de la tumeur pour le groupe traité par le médicament. S'agit-il de données brutes, de statistiques descriptives ou de statistiques inférentielles ?
    5. La diminution moyenne de la taille de la tumeur dans le groupe traité par le médicament est plus importante que la diminution moyenne dans le groupe non traité. Le scientifique peut-il supposer que le médicament rétrécit les tumeurs ? Si non, que doivent-ils faire ensuite ?
  6. Pensez-vous que les résultats publiés dans une revue scientifique à comité de lecture sont plus ou moins susceptibles d'être scientifiquement valables que ceux d'un article ou d'un livre auto-publié ? Pourquoi ou pourquoi pas
  7. Expliquez pourquoi la vraie science est généralement « non linéaire » ?

Explore plus

Regardez cette conférence TED pour une discussion animée sur les raisons pour lesquelles la méthode scientifique standard est un modèle inadéquat de la façon dont la science est vraiment faite.

  1. Rio Tinto River par Carol Stoker, NASA, domaine public via Wikimedia Commons
  2. Méthode scientifique par OpenStax, sous licence CC BY 4.0
  3. Alexander Flemming par le photographe de la division photo du ministère de l'Information, domaine public via Wikimedia Commons
  4. Texte adapté de Human Biology par CK-12 sous licence CC BY-NC 3.0

La résilience nécessite des relations de soutien et des opportunités de développement des compétences.

Lorsque les expériences positives l'emportent sur les expériences négatives, l'échelle d'un enfant incline vers des résultats positifs. Crédit : Centre sur l'enfant en développement.

Quelle que soit la source des difficultés, le facteur le plus courant pour les enfants qui finissent par réussir est d'avoir le soutien d'au moins une relation stable et engagée avec un parent, un tuteur ou un autre adulte. Ces relations sont l'ingrédient actif du renforcement de la résilience : elles fournissent la réactivité, l'échafaudage et la protection personnalisés qui peuvent protéger les enfants contre les perturbations du développement. Les relations aident également les enfants à développer des capacités clés, telles que la capacité de planifier, de surveiller et de réguler le comportement et de s'adapter aux circonstances changeantes, qui leur permettent de mieux répondre à l'adversité lorsqu'ils y font face. Cette combinaison de relations de soutien, d'acquisition de compétences adaptatives et d'expériences positives constitue le fondement de la résilience.


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Normes scientifiques de nouvelle génération (NGSS)

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Manipulation génétique?

L'incident de la mine a également attiré l'attention sur un virus semblable au SRAS que des chercheurs chinois ont collecté sur une chauve-souris dans la province du Yunnan en 2013. Shi Zhengli, un éminent chercheur sur les chauves-souris qui dirige le Centre des maladies infectieuses émergentes de l'Institut de virologie de Wuhan, co- a écrit un article publié en février 2020 détaillant le virus, connu sous le nom de RaTG13.

Les génomes de RaTG13 et du SRAS-CoV-2 se sont avérés similaires à 96,2%, ce qui a amené certains à se demander si la pandémie avait été causée par des expériences de laboratoire sur RaTG13 qui avaient mal tourné. Les similitudes entre les deux virus ont également soulevé des questions sur la possibilité que des chercheurs chinois mènent des expériences de « gain de fonction », qui consistent à manipuler des virus en laboratoire pour les rendre plus dangereux ou plus transmissibles pour comprendre leur fonctionnement interne.

La recherche sur le gain de fonction n'est pas tout à fait rare en virologie, mais de telles expériences sont controversées en raison des risques. Un scientifique pourrait, par exemple, involontairement ou à dessein, créer un agent pathogène mieux adapté pour envahir les cellules humaines ou provoquer des infections plus graves. Mais la recherche sur le gain de fonction présente de réels avantages, a déclaré Robert Garry, virologue à l'Université Tulane à la Nouvelle-Orléans. D'une part, comprendre les caractéristiques d'un virus et sa transmissibilité est essentiel pour développer des vaccins et des médicaments vitaux, a-t-il déclaré.

Il a déclaré que la plupart des virologues prennent au sérieux la responsabilité de telles expériences.

"Ce n'est pas le Far West", a-t-il déclaré. « C'est très fortement réglementé.

En 2014, les National Institutes of Health des États-Unis ont imposé un moratoire sur la recherche sur le gain de fonction après que deux accidents de laboratoire impliquant l'anthrax et une souche de grippe aviaire H5N1 se soient produits aux Centers for Disease Control and Prevention. Le financement des expériences de gain de fonction a été suspendu pendant trois ans pendant que le gouvernement menait des évaluations de sécurité. L'interdiction a été annulée en janvier 2017, sous l'administration Trump, après qu'un groupe consultatif scientifique indépendant a constaté que le risque global pour la sécurité publique était faible.

Bien qu'il soit possible que des scientifiques de l'institut de Wuhan aient apporté des modifications génétiques aux échantillons, un coronavirus comme le RaTG13 qui est similaire à 96,2% ne peut toujours pas être facilement modifié pour créer le SRAS-CoV-2, a déclaré Garry.

"Prendre un virus similaire à 96%, le séquencer et le convertir en SARS-CoV-2 est impossible", a-t-il déclaré. "Ce genre d'évolution prend peut-être trois à cinq décennies dans la nature. Vous ne pouvez tout simplement pas forcer cela dans un laboratoire."

Le Dr Charles Chiu, virologue à l'Université de Californie à San Francisco, a ajouté que les différences entre RaTG13 et SARS-CoV-2 dépassent les capacités du génie génétique.

"Les différences sont dispersées dans tout le génome", a-t-il déclaré. "Il y a une grande différence entre 96 % de similitude et 100 % d'identique. Nous n'avons tout simplement pas la capacité de faire ce genre de changements."

En d'autres termes, disent les experts, il est peu probable que les scientifiques puissent découper et épisser des morceaux d'un virus ou modifier le génome d'un agent pathogène de manière à créer le SRAS-CoV-2, même si les chercheurs utilisaient des coronavirus étroitement liés.

"Nous sommes très bons pour imiter la nature - nous avons, par exemple, été capables de synthétiser le virus de la polio - mais notre capacité à manipuler ou à modifier la séquence des virus est encore limitée", a déclaré Chiu.


Ressources d'évaluation en sciences de niveau 1

Ces ressources sont des guides pour une évaluation efficace et ne doivent pas être utilisées comme une évaluation réelle.

Il s'agit de ressources accessibles au public, de sorte que les prestataires de services éducatifs (y compris les enseignants et les écoles) doivent les modifier pour s'assurer que le travail des élèves est authentique.

Les enseignants devront définir un contexte ou un sujet différent à étudier, identifier différents textes à lire ou à exécuter ou modifier des chiffres, des mesures ou des sources de données pour s'assurer que les élèves démontrent qu'ils peuvent appliquer ce qu'ils savent et peuvent faire.

Les normes de réussite de niveau 1 pour les sciences sont enregistrées et publiées sur le site Web de la NZQA.

La liste ci-dessous comprend des ressources d'évaluation de qualité NZQA pour soutenir les normes de réussite enregistrées de niveau 1 évaluées en interne pour les parcours professionnels.

Des exemples de travaux d'élèves ou de réponses attendues d'élèves (écrits par des modérateurs de matières) ont été élaborés pour les normes de rendement de niveau 1. Les exemplaires se trouvent sur les pages NZQA Subject Specific Resources sur le site Web NZQA et sont tous disponibles pour utilisation.

Les ressources d'évaluation et les exemples de toutes les normes évaluées en externe de niveau 1 sont publiés sur le site Web de la NZQA.


Commission géologique des États-Unis

Mise à jour sur le coronavirus (COVID-19)
Nous opérons au maximum du télétravail et continuons à mener le travail important de l'USGS, y compris le maintien des fonctions essentielles et critiques de la mission. Nous avons mis en place de nouveaux processus de sécurité et de travail sur le terrain pour maintenir une distance sociale afin d'assurer la sécurité de nos employés et de nos communautés tout en suivant toutes les directives de la Maison Blanche, du ministère de l'Intérieur, de l'USGS, des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) et de l'État et autorités locales.

Suivez coronavirus.gov pour les dernières informations COVID-19 du gouvernement fédéral.

Énoncé de politique sur l'égalité des chances dans l'emploi
L'engagement de l'USGS en faveur de l'égalité des chances en matière d'emploi, de la diversité et de l'inclusion.

Quelle crise ?

La science médico-légale se situe à l'intersection de la science, du droit, des services de police, du gouvernement et des politiques. Il s'agit d'un écosystème complexe qui a des demandes et des moteurs concurrents pour fournir la science pour aider le système de justice. Une enquête récente du comité spécial de la science et de la technologie de la Chambre des Lords au Royaume-Uni a reconnu que la science médico-légale est en état de crise, à un point tel qu'elle sape la confiance dans nos systèmes judiciaires. Cette crise est multiforme, et bien que certains des résultats de la crise aient été signalés, tels que des erreurs judiciaires, des cas de faute professionnelle et des manquements aux normes de qualité, il y a un aspect de la crise qui a été négligé. Une étude récente au Royaume-Uni a identifié tous les cas confirmés par la Cour d'appel où la preuve pénale était essentielle dans le procès initial sur une période de sept ans. Dans 22 % de ces cas, les preuves ont été mal interprétées. Ces cas ne sont que la pointe de l'iceberg et indiquent une cause profonde plus large de la crise à laquelle la science médico-légale est confrontée.

La crise est le résultat d'un problème systémique et profondément enraciné concernant l'utilisation de la science dans le système judiciaire. Il ne suffit pas de pouvoir détecter des traces médico-légales critiques (qu'il s'agisse de traces physiques comme l'ADN ou de traces numériques comme les données GPS), nous devons être capables d'interpréter ce que signifient ces traces dans le contexte d'une reconstitution d'un crime. Si nous trouvons des résidus de balles sur une veste, il ne suffit pas de pouvoir détecter avec précision que ces particules sont des résidus de balles. Nous devons savoir si la personne qui porte la veste a tiré avec l'arme à feu, et si elle l'a fait, si elle a tiré pendant le crime.

Pour le moment, nous n'avons pas toujours les données dont nous avons besoin pour pouvoir le faire. Il ne s'agit pas seulement de comprendre comment et quand une trace est transférée. Par exemple, une étude menée aux États-Unis en 2018 a révélé que lorsque 108 laboratoires criminels ont reçu le même mélange d'ADN complexe, 74 des laboratoires ont correctement inclus deux échantillons de référence en tant que contributeurs au mélange, mais ils ont également inclus à tort un échantillon de référence d'une personne innocente. . C'est 69% des laboratoires qui interprètent le profil de manière erronée. Il s'agit d'un problème pour tous les types de preuves scientifiques médico-légales, des empreintes digitales et de l'ADN aux fibres, aux résidus de balles et aux preuves numériques, et c'est un problème qui frappe au cœur de la façon dont nous utilisons la science dans le système judiciaire et le tissu de nos communautés. . Nous pouvons détecter les traces mieux que jamais, mais pour une science médico-légale solide, nous devons savoir ce que signifient ces traces.


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