En sciences, comme dans d’autres domaines, il est important d’avoir une vue d’ensemble.
Si des informations manquent ou sont sorties de leur contexte, tu risques de ne pas en tirer les bonnes conclusions. Comme la COP27 a lieu actuellement, nous avons pensé qu’il serait pertinent de te montrer comment les désinformateur·rice·s utilisent cette tactique pour nier le changement climatique.
Les désinformateur·rice·s n’incluent qu’une partie des données, négligeant le fait que les données climatiques doivent être interprétées sur un cycle minimum de 30 ans. L’autre astuce qu’iels utilisent est de commencer le graphique par une année exceptionnellement chaude (sans le dire, évidemment !) et de le terminer par une année plus froide. Cela augmente les chances d’observer une diminution de la température de surface globale.
Les données sur la température moyenne de l’air à la surface du globe sont comme les pixels d’une image: plus il y a de pixels, meilleure est l’image. De même, plus il y a de données, plus la tendance sera évidente. La ligne de régression locale (ou LOWESS pour LOcally WEighted Scatter plot Smooth) est utilisée pour montrer une tendance avec des données qui présentent du bruit ou de la variation naturelle comme les données climatiques (12,13). Cette ligne de régression (en gris) n’apparaît que dans les 2 derniers graphiques, étant donné qu’un nombre d’échantillons suffisant est nécessaire pour estimer une régression locale (14). Ici, la tendance montre une nette augmentation de la température de l’air à la surface du globe depuis 1880.
Un grand merci à la Dre. Sarah Treit de @figures.first pour avoir collaboré avec nous sur ce post! Reste à l’affût: nous démêlerons ensemble d’autres façons dont les données peuvent être faussement présentées!
Et toi, avais-tu vu que quelque chose clochait avec ce graphique? Dis-le nous dans les commentaires! Assure-toi d’avoir une vue d’ensemble quand tu regardes des données.
*La NASA désigne l’anomalie de température comme la différence de température de cette année-là par rapport à la température moyenne de 1951 à 1980(15,16).
Ressources: https://tinyurl.com/SUFDataLackingContext
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En sciences, comme dans plein d’autres domaines, il est important d'avoir une vue d'ensemble.
— LaSciencedAbord (@LaScienceDAbord) November 17, 2022
Que conclus-tu sur le changement climatique à partir de cet unique graphique ?#LaSciencedAbord
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