Raderad medlem 51742
Guest
Jag har ingen teori, möjligen confirmation bias, den som du citerade har kanske dragit lite för stora slutsatser.
Även om 2000 avhandlingar använt refererat till hypotesen så är det ju inte säkert att samtliga dessa missförstått.
Oavsett område så en stor auktoritet på ett område är också ett jagat mål. Den som hittar ett fel och vetenskapligt kan bevisa felet har ju direkt gjort sig själv till ett aktat namn inom området.
Så nej, jag tror inte att alla dessa författare missförstått så som det hävdas.
Min första fundering är ju om Glen Peters verkligen läst alla dessa 2000 avhandlingar så ordentligt så han med fog kan säga att det tolkat hypotesen fel.
NyT-artikeln är ganska förenklad. Läste Nature-artikeln och BBC-artikeln som refererar till den (och som NyT i sin tur försöker sammanfatta) och då framträder betydligt fler nyanser.
Detta är ju ohyggligt komplexa frågor som det inte är lätt att sätta sig in i, med mindre än att man har en stor vana att läsa och bedöma vetenskapligt material. Detta gör att det är som gjort för missförstånd och felaktiga förenklingar när frågan diskuteras bredare och skall användas för att beslutsfattare skall kunna agera på något vettigt sätt. Vad som ofta inte framkommer är vilken funktion bl.a. modeller, prognoser, sannolikheter, och antaganden fyller, beroende på vilket problem som skall lösas.
För att försöka prognostisera framtiden blir sannolikheter intressant. Om vi har ett fenomen som i tillräckligt hög grad är förutsägbart, baserat på den modell vi använder och dess begränsningar, kan vi tala om sannolikheten för att ett scenario inträffar. Sådana scenarier som har en extremt låg sannolikhet för att inträffa betraktas inte som rimliga, utan som ”outliers”, även om de fortfarande är möjliga, dvs de kan vara logiskt sanna.
När man undersöker olika scenarier ur ett beslutsfattarperspektiv är det av dessa skäl viktigt att fokusera på de rimliga scenarierna, inte minst därför att beslut som grundas i extremscenarierna till och med kan förvärra problemet. MEN, I synnerhet när vi har att göra med komplexa problem där vi inte fullt ut förstår mekanismerna och kopplingen mellan orsak och verkan kan det ur ett forskningsperspektiv fortfarande vara intressant att se på extremscenarierna, trots att de är ”outliers". Vi bör naturligtvis inte agera som om de vore rimliga och sannolika, men vi behöver vara ”på vår vakt” så att vi kan vara beredda på att agera och dämpa effekten om de inträffar. Det blir ett annat analysverktyg som används för ett annat ändamål. I fallet med klimatförändringarna talas det t ex om feedbackeffekter i dessa sammanhang.
Problemet verkar ha sin grund i att de som tog fram RCP8.5 varit otydliga med modellens begränsningar och innebörd, vilket fått till följd att IPCC och i förlängningen många forskare lagt oproportionerligt stort fokus på extremscenarier, när de själva borde undersökt osäkerheterna och modellens begränsningar och tydliggjort detta i kommunikation utanför forskarvärlden. Scenariet har sedan misstolkats av experter, media och politiker till att representera ”business as usual”, dvs hur utvecklingen blir om vi fortsätter i fel riktning och inte gör något åt problemet, när det i själva verket representerar ett scenario med några få procents sannolikhet för att inträffa. Vidare har man genom att forskningen fortskridit, ändrat bedömningen för hur sannolikt detta scenario är från några få procents sannolikhet till extremt osannolikt, vilket förändrar det till att bli en ”outlier”. Det är inte längre ens ett rimligt antagande att utgå ifrån, även om det är möjligt.
Rekommenderar för övrigt en läsning av den ursprungliga Nature-artikeln, för de som inte läst den ännu.
https://www.nature.com/articles/d41586-020-00177-3



