Как стать автором
Обновить

Наука является прикладной технологией и это создаёт проблемы

Время на прочтение23 мин
Количество просмотров8.4K

Умом — науку не понять,

Аршином общим не измерить:

У ней особенная стать —

В науку можно только верить.

Возможность продуктивного общения учёных друг с другом, включая возможность взаимной проверки научных работ, по какой-то причине считается самоочевидной и выходящей за рамки дискуссии о применимости научного метода, хотя именно методы и практика общения между учёными определяют качество научной продукции. Если следовать торонтской школе коммуникации, наука является технологией общения между учёными, что накладывает на науку ограничения свойственные любой технологии. Хотя сходные ограничения влияют не только на науку, но и на бизнес и государственное управление, примеры из науки лучше поддаются анализу благодаря более низкому уровню конфликтов интересов и сравнительно высокой доступности данных, что иногда позволяет осуществлять их проверку. Этот текст дополняет манифест новой коммуникационной системы В++ и статью о влиянии коммуникационных систем на мышление человека, но может читаться независимо от них.

Считается, что фундаментальная наука «выше» прикладной науки, а прикладная наука «выше» инженерии, то есть искусства создания изделий включая программы и рецепты. Лежащий в основе науки научный метод[1] сам является меняющимся набором рецептов, изобретённых не раньше Фалеса, но не позже строительства Святой Софии. Как и любой продукт, научный метод имеет границы применения и требует постоянной оценки этих границ и работоспособности в их рамках. Оценка работоспособности науки в прошлом и настоящем, а также перспектив в ближайшем будущем – задача, выходящая за рамки науки, но типовая для производства. Практическим, но внутренне противоречивым решением является анализ науки, как прикладного продукта теория коммуникации. Наука «теория коммуникации» может дать оценку работоспособности своих прошлых инженерных конструкций, то есть работоспособности науки вообще. Этот подход плохо учитывает зависимость теории от собственных инженерных решений, на основе которых происходило её развитие, но хотя бы позволяет локализовать противоречия и проблемы в рамках одной теории[2]. Если проблемы найдены, можно предложить способы их решения при помощи новых конструкций, дополняющих научный метод, что сработает если эти конструкции покажут практическую пользу и найдут массовое применение. В таком подходе, а не в его результатах, основная новизна этой статьи.

Процесс проверки научных результатов

Считается, что качество научных работ обеспечивается их проверкой, ведущей к подтверждению, исправлению или отзыву статей и последующему улучшению учебников, а если процесс проверки даёт сбои и порождает отдельные ошибки и даже иногда «лженауку», то это происходит по причине «коррупции», внесённой в науку «администраторами» и «карьеристами-фальсификаторами», мешающими работе «настоящих честных учёных». Практически полный список методов общения при проверке научных работ в наше время состоит из устного обсуждения докладов и постеров на конференциях, тайного рецензирования статей и заявок на гранты, написания новых статей, уточняющих старые статьи и исправляющих имеющиеся в них ошибки, и писем в редакцию с требованием отзыва статьи, содержащей явные ошибки или фальсификации. В самых скандальных случаях фальсификации могут разоблачаться в обычных СМИ, и это самый действенный метод исправления научных ошибок. Переписка по электронной почте, вне рамок описанных выше процедур, и форумы практически не используются по причинам, которые будут обсуждаться ниже. Разберём каждый из механизмов на примерах и покажем, что они плохо работают в настоящее время по фундаментальным причинам, но несколько лучше работали в прошлом.

Рецензирование – в лучшем случае плохо работающий спам-фильтр. В ходе рецензирования могут быть отвергнуты выдающиеся статьи. Например из-за субъективной позиции рецензентов, академика Ландау и его учеников, было отказано в публикации статьи Блохинцева описывающей лэмбовский сдвиг за 10 лет до Лэмба. Статья была опубликована только после получения Лэмбом Нобелевской премии. Астрофизик Ник Горькавый полностью забанен в не рецензируемом, но модерируемом, arXiv.org за публикации научных статей в реферируемых журналах отвергающих теории инфляции и экзотической черной материи. Некоторые из отвергнутых модераторами статей были в соавторстве с Нобелевским лауреатом по физике в области космологии Джоном Мазером. Как показывают примеры Блохинцева и Горькавого предварительное рецензирование и даже модерирование научных статей, как и любая другая предварительная цензура, никогда эффективно не работали. Оценка должна осуществляться после публикации, и такая оценка может различаться коренным образом между группами авторов, имеющими разное мнение о проблеме. Для практического использования оценка должна быть опубликована и подписана. Анонимные и недоступные для публики оценки, используемые при рецензировании статей и грантов, не имеют ценности для других. ArXiv.org, публикации в котором не рецензируются, но лишь модерируется, не решает ни проблему оценки научных публикаций, ни проблему защиты от произвольной цензуры.

Полное понимание научной статьи обычно требует не только часов на чтение, но и возможно воспроизведения части теоретических выкладок или экспериментов, что трудозатратно и скорее всего не принесёт плодов в виде новых статей и грантов. Статьи в лучших научных журналах с цитированием в пять сотен могут содержать математические ошибки школьного уровня исправление которых полностью опровергает теоретическую часть и выводы статьи[3]. Результаты работы по проверке, даже при обнаружении существенных ошибок, в большинстве случаев оказываются утерянными, так как не существует формата для их публикации. В научных журналах и arXiv.org нет форумов под статьями с закреплёнными постами, содержащими результаты обсуждения, а новые научные статьи практически никогда не пишутся с целью исправления своих или чужих ошибок, так как это не приносит авторам никаких плодов. Научная статья, содержащая указания на ошибки первой статьи, опубликована в другом журнале другими авторами и имеет индекс цитирования около ста. Вторая статья не имеет целью исправление ошибок предыдущей статьи, но указывает на ошибки в обсуждении результатов, что можно заметить только при внимательном чтении. Если ошибки одной статьи разбираются в последующей статье, то в настоящее время нет механизма обратной ссылки, прикреплённой к ошибочной статье и указывающей на нужный фрагмент статьи с исправлениями.

Отзывы научных статей случаются при обнаружении явных ошибок, но в ряде случаев отозванные статьи используются и цитируются, часто в качестве единственного источника информации. Опубликованные в мае 2020 года обзор Ланцета о неэффективности и опасности гидроксихлорохина при лечении ковида-19 и статья NEJM об отсутствии повышенного риска смерти у пациентов принимающих некоторые лекарства от давления были отозваны практически сразу после публикации, однако продолжали цитироваться не только в СМИ, но и в научных публикациях без упоминания о текущем статусе цитируемых статей. В августе 2021 года из 652 подтвержденных цитирований отозванных статей только 10.7% статей были опубликованы в том же месяце, когда статьи были отозваны, 34.8% в течение 2 месяцев после отзыва, а остальные 54.4% цитирований через три месяца после отзыва из которых 27.8% больше чем через 6 месяцев. На сайте журналов полный текст отозванных статей по-прежнему доступен, однако статус статей явно отмечен красными буквами RETRACTED. Ситуация напоминает фильм ужасов про зомби. По всей видимости учёные копируют ссылки на отозванные статьи из чужих статей и даже не открывают ссылки чтобы прочитать хотя бы аннотацию. Авторы не учитывали возможность того, что цитируемая статья может отозванной или ошибочной. Данный пример, на первый взгляд указывает, что механизм форумов сам по себе будет работать плохо, но массовая критика на форумах в сочетании с массовыми исправлениями и отзывом статей возможно заставят авторов осторожнее относиться к копированию ссылок у других. Избежать цитирования отозванных статей можно при помощи автоматической проверки цитат по базе данных отозванных статей, но кому это нужно? Более действенным решением может стать общедоступный механизм оценки репутации авторов, которая должна снижаться в том числе и за цитирование отозванных статей без указания статуса.

Ссылок и связей между научными статьями вообще мало и эти ссылки крайне «тяжелые» по сравнению со ссылками в Вебе: ссылки обычно ссылаются на статью целиком, даже когда важен только какой-то фрагмент нужной статьи, а после перехода по ссылке большинство прочтёт только заголовок и аннотацию, доступную на сайте журнала без подписки. Аннотация часто не даёт адекватного представления о результатах и даже может противоречить содержанию статьи, особенно в случае конфликта интересов авторов статьи между собой или конфликта между авторами и издателями столь распространённого в статьях по ковиду-19.

Монографии и учебники как средства исправления ошибок также плохо работают. Учебники обычно обобщают самую распространённую точку зрения, а монографии выражают авторскую точку зрения собирая информацию из отдельных статей. Ни монографии, ни учебники не могут дать полного обзора текущего состояния науки. Эффективность учебников и монографий разобрана в приложении на примере различных теорий нервного импульса и анестезии.

Для действенной проверки качества научных работ все оценки и исправления должны быть сразу видны всем читателям статьи. Оценки и исправления могут осуществляться кем угодно, при условии, что оценки и исправления сами могут быть сразу оценены и исправлены. Все оценки и исправления должны быть подписаны, что позволит оценивать не только тексты, но и авторов. Единая система оценок текстов и авторов, подобная глобальной карме на Хабре, работает крайне плохо, так как отражает точку зрения толпы. В моих предыдущих статьях показано, что эффективная система оценок должна быть локальной: только единомышленники в рамках общего дискурса могут оценивать качество работ друг друга. Оценки чужих дискурсов являются внешними оценками, обычно применяемыми к чужому дискурсу в целом. Внешние оценки не должны смешиваться с внутренними оценками единомышленников.

Текущий скандал с исследованиями и лечением болезни Альцгеймера

Данный пример иллюстрирует тезис о крайне низкой способности науки к проверке собственных результатов в силу отсутствия коммуникационных механизмов для этого.

В ходе редактирования статьи я узнал о разоблачении в Science (22 июля 2022) статьи 2006 года в Nature с индексом цитирования в несколько тысяч претендующей на доказательство бета-амилоидной природы болезни Альцгеймера. Утверждается, что изображения в статье 2006 года могли быть подделаны первым автором Сильваном Лесне[4], под сомнения ставятся и его последующие работы. На исследования, исходной точкой которых была статья Лесне 2006 года, только Национальные институты здоровья[5] (NIH) США потратили свыше миллиарда долларов. Огромные средства были потрачены на разработку лекарств согласно амилоидной теории. Разоблачения были сделаны Мэтью Шрегом из Университета Вандербильта. Шрег провёл расследование по просьбе адвоката (Jordan A. Thomas) работавшего на двух учёных и по совместительству биржевых спекулянтов (David Bredt и Geoffrey Pitt). Клиенты адвоката подозревали, что лекарство от Альцгеймера Simufilam не работает и были заинтересованных в падении акций компании разработчика Cassava Sciences. При расследовании вначале было обнаружено, что два основных ученых компании, Линдси Бернс и Хоау-Янь Ван, фальсифицировали научные статьи которые были отозваны журналами. Падение акций в итоге состоялось и по утверждению самой «пострадавшей» компании разоблачители-спекулянты заработали 100 миллионов долларов. Компания продолжает отвергать все обвинения.

Подделку в статье Лесне 2006 года обнаружить было не трудно – это была копипаста фрагментов изображений. Фальсификация была обнаружена только при вмешательстве юриста и биржевых спекулянтов, а не в ходе внутренних процессов в рамках науки. Нейросеть может находить подобные аномалии в изображениях, но следует ожидать не массового сканирования нейросетями научных публикаций, а появления нового поколения фальсификаторов лучше разбирающихся в компьютерной обработке изображений. Чтобы не быть пойманным достаточно было следовать простым правилам – для копипасты использовать только оригинальные изображения, избегать копирования одного фрагмента больше одного раза и не использовать изображение, из которого был взят фрагмент. Опубликованные в журналах изображения обычно максимально контрастны с насыщенным фоном, что не позволяет отследить линии склейки.

Согласно издателям вся наука базируется на доверии. Издатели в большинстве своём не требуют от авторов публикации исходных данными, а если и требуют, то обычно никак не проверяют выполнение своих требований. Проблемы недостоверности научных работ в NIH сводят к этике, а не проблемам проверки или коммуникации. NIH с 2003 года требует доступа (data sharing) к итоговым данным работ, но не ясно как на практике получать эти данные в интернете – единого хранилища не существует. Нетрудно предсказать какой вывод сделает NIH из текущего скандала – скорее всего потребуют от получателей грантов пройти очередной онлайн класс, рассказывающий, что такое подделка научных данных и как нехорошо данные подделывать. В лучшем случае кто-то создаст нейросеть для автоматического поиска невозможных дубликатов изображений в статьях, но для этого желателен доступ к исходным изображениям, или хотя бы к научным статьям, которые согласно директивам NIH должны быть в открытом доступе для исследований финансируемых NIH. Можно предложить автоматическую систему подобную государственной слежке за всем интернет-трафиком, то есть автоматическую загрузку всех необработанных изображений с устройств получения этих изображений в единую базу данных и обязательную ссылку на эту базу изображений в публикациях и заявках на гранты, но подобные полицейские методы немыслимы для честной научной публики. Ещё более немыслимым произволом было бы выделение 1% финансирования на гранты молодым учёным для независимого воспроизведения результатов ключевых научных работ с целью их проверки.

Число Данбара и возможность прямого общения учёных

В биохимии до 70-х годов все учёные лично знали друг друга и раз в год собирались на небольшую конференцию, где за бутылкой пива обсуждали нюансы и проблемы, лежащие за пределами опубликованного. Личное общение позволяло оценивать значимость работ, а также находить и исправлять ошибки. Немногочисленные учёные из разных стран были в основном финансово и административно независимы друг от друга, а значит не боялись высказывать неугодные собеседникам точки зрения. Затем численность учёных в биохимии превысила число Данбара[6], то есть максимальное количество двухсторонних с социальных связей, которые человек может поддерживать (примерно 150). В наше время на большие конференции приезжают тысячи человек, что делает невозможным личное общение всех со всеми, а на маленькие конференции съезжается обычно сотрудники одного университета, которые и так знают друг друга. Прямое указание на ошибки при обсуждении докладов в качестве механизма исправления ошибок не работает никак, так как не охватывает достаточную аудиторию ни на больших, ни на малых конференциях. Продуктивное обсуждение статьи, доклада или постера возможно только лично и в наше время практически всегда происходит в приватной форме и обычно не приводит к исправлениям, если только автор сам не согласится исправить свои ошибки.

Ник Горькавый: Сортируя старые журналы 20-ти летней давности, натолкнулся на интересную статью профессора с 50-летним научным стажем: Howard K. Birnbaum “A personal reflection on university research funding” Physics Today, March 2002, p.49-53. Вот пара цитат оттуда: «У меня больше контроля над конкурентами, чем над собственными делами. Я могу заблокировать их исследование через 10 минут плохим отзывом о проекте. У меня уходит 1-2 месяца на то, чтобы написать собственный проект, но его тоже можно тривиально закопать, и неважно – о чем там идет речь!» «Университеты должны приложить серьезные усилия, чтобы поставить качество выше количества в оценке публикаций для продвижения по службе и получения постоянной должности». Призыв старого профессора остался втуне – через три года возникла и стала стремительно распространяться "чумка Хирша" – и выпуск научных статей увеличился многократно при примерно той же численности ученых. Ну а прогресс фундаментальной науки остановился – как раз по тем двум причинам, которые точно указал старый профессор. Больший контроль над конкурентами, чем над собственными делами требует крайней осторожности в высказываниях, никого нельзя обидеть! Наилучшая стратегия в такой ситуации ограничить собственные высказывания только публикациями, докладами по статьям, уже принятым к печати или опубликованным, и заявками на гранты. Желательно следовать наиболее популярной повестке, но не пересекаться с работами других, что называется новизной, ценится и снижает шансы на проверку чужих работ и исправление ошибок. Естественные науки, особенно биомедицина, на наших глазах утрачивают способность к дискуссии и поддержанию связей между исследователями. При таком ограничении на общение между учёными следует считать естественным рост влияния бюрократических структур, привязанных к источникам финансирования[7]. Математик Арнольд писал, «Мне кажется, разумное объяснение дал И. Г. Петровский, учивший меня в 1966 году: настоящие математики не сбиваются в шайки, но слабым шайки необходимы, чтобы выжить. Они могут объединяться по разным принципам (будь то сверхабстрактность, антисемитизм или «прикладная и индустриальная» проблематика), но сущностью всегда остаётся решение социальной проблемы — самосохранение в условиях более грамотного окружения.» Для развития науки нужны коммуникационные механизмы, не позволяющие «шайке» монополизировать какую-то область науки, а также возможность быстро создавать новые «шайки» для решения новых и вскрывшихся старых проблем.

Заключение, проблемы и возможные методы решения

Современная ситуация напоминает средневековую европейскую науку не смевшую ставить под сомнения труды Аристотеля: дискурсы в глобальном мире опять стали глобальными, а мир идей опять маленьким. Глобальная деревня Маклюэна, в отличие от древнегреческих полисов, фрондирующей аристократии или разобщенных стран XX века, в XXI веке научилась обеспечивать почти абсолютное согласие всех со всеми по всем вопросам, хотя сам Маклюэн в 60-е годы в своей глобальной деревне описывал несогласие всех со всеми.

Формальное общение в виде научных статей, заявок на гранты и отзывов никогда не выполняло задач проверки научных результатов. Неформальное прямое и обычно устное общение было необходимо для проверки результатов в прошлом. В наше время прямые связи между учёными в большинстве разделов науки отсутствуют из-за возросшего числа учёных, что требует новых механизмов обезличенного общения[8] для проверки и оценки. Новые механизмы должны:

  1. восстановить связность общения между учёными в рамках каждого из разделов науки;

  2. дать эффективные способы проверки и исправления результатов, что требует тесной привязки анализа научной статьи к самой статье;

  3. дать возможность проверки репутации авторов в ходе обезличенного общения.

Так как авторов слишком много, то их общение в основном обезличено через тексты. Связность общения означает создание новых механизмов связей между текстами, а требование 2 является частным случаем для требования 1. Задача проверка репутации авторов неосуществима в рамках прямых социальных связей, а значит требует делегирования полномочий. В пределах собственного круга общения, ограниченного числом Данбара, можно определить авторов, заслуживающих доверия в какой-то области. Придется доверять не только научным работам этих авторов, но и их общедоступным и открыто опубликованным оценкам других в пределах их области компетенции[9], и далее делегировать полномочия по оценке в рамках дискурсов.

Задача создания механизмов тесного рационального общения и коллективного творчества идёт против господствующей с конца прошлого века тенденции на усиление иррационального индивидуализма[10]. Предложенные механизмы «коллективного разума» для успеха не обязаны быть привлекательными или развлекательными, но должны дать преимущества своим пользователям. Возможным примером новой коммуникационной системы с высокой плотностью связей может быть система предложенная в манифесте В++. Граф связей всех текстов системы, вероятно, образует доменную структуру, показывающую более тесные связи, а значит и отношения доверия, между текстами единомышленников. Домены системы можно назвать дискурсами, отражающими разные системы мнений. Так как число Данбара в пятой степени охватывает всё человечество, можно предположить, что в системе будет около пяти уровней дискурсов, начиная с круга прямого общения на первом, нижнем уровне и заканчивая общенациональным или языковом четвёртом уровне и глобальном пятом.

Приложение: примеры, иллюстрирующие отсутствие границ между «наукой» и «лженаукой»

В прошлом, даже при численности учёных меньше числа Данбара, случались массовые провалы научного метода. Средневековая алхимия полностью следовала научному методу: если думать в терминах алхимии и опираться на её аксиоматику, выводы алхимии могут быть подтверждены экспериментально воспроизводимым образом. В настоящее время алхимия заменена химией, которая рассматривает и объясняет те же процессы, что и алхимия, но другими способами.

И алхимики, и современные химики смотрят на одну и ту же реакцию, но объясняют ее по-разному. Вы говорите — окисление, они — борьба гуморов. Но это не просто разные названия одного и того же, они проистекают из разного понимания самой природы этой реакции, ее сути. Но реакция-то одна и та же — и для химика, и для алхимика она протекает одинаково и одинаково завершается. Тем самым — как зримый опыт, как неоспоримый факт — подтверждая их картину мира. Вот только это две разные, и несовместимые картины. Но этим экспериментом можно подтвердить обе. Алхимия утверждает, что в большинстве предметов (составленные из разных комбинаций основных элементов, как вы наверняка знаете — воздух, вода, земля, огонь) есть элемент земли. Доказать этот факт просто, на это способен любой юный алхимик — если вы выпустите исследуемый предмет из рук, он устремиться к своей матери-Гее, дабы воссоединиться с ней силой сыновьей любви. И чем больше элемента земли в предмете, тем быстрее он будет падать, то есть стремиться воссоединиться с Землей. Дотошные могут провести замеры и вычислить «коэффициент свободного стремления воссоединения», а также осознать, что вся вселенная пронизана Любовью, и все сущее притягивается силой Любви — орбитальная динамика прекрасно описывается из этой установки. Если вы не просекли суть аналогии, я просто беру формулы из учебника, заменяю слово «гравитация» словом «любовь к матери-Гее» и получаю просто непробиваемое математическое доказательство того, что в каждом небесном теле есть элемент земли, и все они вращаются и двигаются лишь силой Любви. Так же легко проверить, что скажем дерево состоит из всех четырех элементов. Начните его нагревать — сперва начнет выпариваться сок, то есть стихия воды. Потом пойдет дым, то есть стихия воздуха. Потом выйдет стихия огня. И под конец останется зола — то есть стихия земли. Все, тезис доказан эмпирически. Эксперимент подтвердил гипотезу. Практика — критерий истины же. Если что, у меня полно алхимического бреда, который прекрасно подтверждается такими прикладными экспериментами — если вы будете пользоваться алхимической аксиоматикой, конечно. Собственно, масса ученых этим занималась полторы тысячи лет, и все получали идентичный «факт-чекинг». …один и тот же эксперимент можно трактовать в разных научных парадигмах, и в обоих случаях будет и логика и, "трогательный руками закон". Почитайте про алхимию, у вас прямо-таки откроется третий глаз. Да, мы знаем, что алхимическая парадигма устарела, наивна и скорее всего неверна — но нельзя отрицать что она имеет экспериментальное подтверждение. Умные люди, жившие в 15м веке, проверяли ее не менее пристрастно, чем вы современные трогательные законы. Вы знаете же, что Ньютон был алхимиком — более того, скорее всего он был магистр некоего герметического ордена, то есть он вполне глубоко увлекался этой темой. Немного в истории ученых, более рациональных и прозорливых, чем был Ньютон. Он практически сверхчеловек, ревизионист, гений — глядел в суть вещей и видел взаимосвязи там, где до него видели лишь хаос. Но при этом всерьез увлекался алхимической мистикой. Вы можете с непоколебимой самоуверенностью сказать, что он вот не додумался что алхимия чухня — а вы додумались? …ок — пусть чепуха. Но вы не слышите основной мой посыл — если думать в терминах этой чепухи, опираться ее аксиоматику и терминологию, вы сможете подтвердить эту чепуху экспериментально, и все получится. И как бы убедиться в своей правоте, ибо практика — критерий истины. Эксперимент с нагреванием дерева и выделением четырех элементов вы можете провести — он пройдет точно, как предсказывает алхимическая теория и результат будет точно таким же. Понимаете? Несмотря на то, что теория — чепуха. Другими словами то, что алхимия — чепуха — мы поняли совсем не из экспериментальных опровержений. Мы это поняли вопреки экспериментальному подтверждению. На самом деле чепуха — это представление о том, что «опытным путем» можно что-то проверить, подтвердить или доказать. То есть что «голые факты», без понимания, что-то стоят. Правильно фабула должна звучать — «практика — косвенный критерий истины».

Развитие химических технологий определило успех химии. Химия дала порох, а алхимия нет. Геометрия и статика проверялись архитектурой, астрономия – навигацией, физика – паровым двигателем и электроприборами. Только наличие развивающейся индустрии обеспечило высокую работоспособность научного метода от изобретения пороха и до рубежа 70-х годов. Критерий наличия прикладной науки и развития технологий не является самодостаточным и не работает без подпорки из развитой коммуникации: в США биомедицина – бурно растущий сектор технологий, но масштабное отставание США по продолжительности жизни от стран Европы и опережение в затратах на медицину началось ещё в 80-е. Фармацевтическая промышленность сотрясалась скандалами, связанными с безопасностью и эффективностью лекарств задолго до появления ковида-19.

«Экспериментально подтверждёнными» теориями, которым по всей видимости суждено повторить судьбу алхимии, являются популярные у биомедиков теории нервного импульса и анестезии. Феноменологическая теория Ходжкина — Хаксли описывает нервный импульс, как ток ионов через калийные и натриевые каналы. Данная теория удобна для электрических измерений в физиологии, но противоречит большому количеству биофизических экспериментов. Модель имеет электрическое описание в виде разряда конденсаторов через ключи и резисторы и описывает результаты электрических измерений. Ключи и резисторы образуются ионными каналами в липидной мембране нервных волокон. Модель не является фундаментальной, что было честно указано авторами в исходной статье. Явные противоречия модели Ходжкина — Хаксли были обнаружены Ичиджи Тасаки в 60-е: согласно калориметрическим измерениям при прохождении нервного импульса выделяется тепло в количестве, значительно превышающем рассеяние тепла при прохождении тока через резисторы (ионные каналы), а затем большая часть тепла обратно поглощается, что невозможно в модели тока через резисторы и противоречит термодинамике. Хуже того, нервный импульс быстрее всего распространяется по миелинированным участкам нервов, в которых отсутствуют ионные каналы. В наше время Томас Хеймбург и другие авторы создали достаточно реалистичную солитонную модель нервного импульса, но эта модель недостаточно известна в широком научном сообществе, живущем в другом дискурсе. В модели Томаса Хеймбурга нервный импульс – продольная звуковая волна сжатия, сопровождающаяся циклом фазового перехода липидной мембраны из исходно расплавленного состояния в твердое и обратно в расплавленное, что объясняет выделение и последующее поглощение тепла. Нервный импульс ex vivo можно запустить и при полном отсутствии моновалентных ионов, что совершенно невозможно в общепринятой ХХ модели. Фазового перехода возможно достаточно для изменения потенциала через ассиметричную мембрану без всякого участия ионных каналов (мембрана – пьезоэлектрик), но работ о связи фазового состояния мембраны с потенциалом через мембрану и составом ионов с разных сторон мембраны очень мало, данных нет и исследования не финансируются. Тема закрыта 60 лет назад, Нобелевскую же премию дали! Ионные каналы могут быть нужны как усилители против затухания для поддержания амплитуды нервного импульса.

Анестетики затрудняют распространение нервного импульса, если принять анестетик, то можно вырубиться. Анестетики — это этанол и более длинные спирты, эфир (летучая жидкость), изофлуран (газ), аргон, ксенон (инертные газы) сотни тысяч их и все разные... На эффект анестезии также влияют физические эффекты приводящие к изменению температуры плавления липидной мембраны. Снижение pH и повышение давления обращают эффект анестезии. Некоторые анестетики могут быть токсичными, но и их можно проверить ex vivo на нейроне, извлечённом из организма. Согласно медикам, анестетик специфически связывается с ионными каналами и блокирует их. Проблема, что разных анестетиков тысячи, они принадлежат совершенно разным химическим классам веществ многие из которых никогда не встречаются в природе, но все анестетики действуют одинаково. Согласно «медикам» для всех этих веществ есть специфический механизм связи с ионными каналами. Для наиболее важных анестетиков выделяются гранты на изучение этих механизмов. Согласно Хеймбургу, все анестетики растворяются в мембране и снижают её температуру затвердевания. Для анестезии нужно снижения температуры затвердевания мембраны на 0.6 градуса. Теория Хеймбурга предсказывает поведение новых анестетиков при помощи данных экспериментов по плавлению мембраны, теория медиков позволяет публиковать много статей и получать гранты, благо анестетиков неограниченное количество.

Теория Ходжкина — Хаксли как написали сами авторы в своей статье 1952 года была феноменологической и требовала проверки и уточнения, которые заняли долгие годы. В качестве фундаментальной теория проверки не прошла, но Ходжкин и Хаксли до этого в 1963 году успели получить Нобелевскую премию. Так как электрические измерения и воздействия на нейрон намного проще тепловых-калориметрических или механических измерений и воздействий, то чисто электрическая теория Ходжкина — Хаксли оказалась крайне успешна в качестве феноменологии позволяющей производить измерения или манипуляции даже без понимания физики процесса. В отличие от теории Ходжкина — Хаксли, теория анестезии на основе специфического взаимодействия анестетиков ионными каналами не работает совсем, но это не мешает получать гранты на её изучение. В настоящее время не существует коммуникационных механизмов, которые бы принесли в дискурс биомедиков читавших учебники и статьи, написанные на основе теории Ходжкина — Хаксли опровержение этой теории из дискурса биофизиков, Ичиджи Тасаки и Томаса Хеймбурга.


[1] Хотя представители торонтской школы коммуникации не изучали научный метод, их подход явно указывает на то, что научный метод является коммуникационной технологией. Статья Википедии также не называет научный метод технологией, в виде набора протоколов, но описывает его в таком качестве. Описанную в Википедии «Научную коммуникацию» следует отличать от коммуникационных технологий, составляющих научный метод. Научный метод является технологией получения и проверки научных результатов, то есть технологией создания науки. Научная коммуникация – процесс распространения уже готовых научных идей за пределы узкопрофессионального круга учёных способного проверить и развить эти идеи.

[2] Для инженерии рефлексией можно считать стоящую за ней фундаментальную науку. Наоборот, для науки рефлексией является изучение и развитие используемых ей технологий коммуникации. Учёные из торонтской школы коммуникации воспринимали свою науку как сугубо «фундаментальную», то есть изучающую уже существующее и от науки если не изолированное, то обособленное, например технологии письменного общения вообще, а не в научной среде. Они не только не пытались создать новые технологии, но даже по возможности избегали оценок существующим технологиям. С другой стороны лица, занятые созданием и развитием технологий коммуникации, обычно не представляют существования в своей области каких-либо «теорий о человеческом общении» и не пытаются создавать науку. И те и другие не только избегают рефлексии своей профессиональной деятельности, но даже не мыслят её возможности.

[3] В статье приведены замечательные экспериментальные данные, которые полностью опровергают приведённую в статье теорию химических волн Белоусова – Жаботинского с белками на поверхности липидной мембраны под слоем жидкости. В теории предполагается, что реагенты оседают на поверхность из раствора и концентрация реагента в растворе над поверхностью значительно падает. Для этого в условиях эксперимента белки должны осесть на поверхность слоем толщиной в ~400 молекул, что в статье явно не указывается. Предшествующими авторами предполагается непосредственное взаимодействие данных белков с мембраной, то есть толщина слоя не более 1 молекулы. Толщина слоя белка на поверхности в ходе эксперимента авторами измерена не была, более того авторы выкинули из статьи важные экспериментальные данные явно противоречащие их теории (данные показаны в заглавной картинке поста). Интересно, что дополнительные материалы к статье содержат замечание, написанное первым автором статьи, явно указывающее на ошибочность теоретической части статьи: «если перемешать раствор в ходе эксперимента – ничего не меняется». Это фраза не была замечена или понята рецензентами и редакторами, но спасает честь первого автора, осуществившего эксперименты, и указывает на махинации со стороны последних двух авторов, создателя теории и научного руководителя.

[4] Отсутствие доказательства бета-амилоидной природы болезни Альцгеймера, не является доказательством отсутствия. Наличие бета-амилоидных бляшек у больных Альцгеймером не доказывает поверие, что образование этих бляшек вызывает болезнь (которую якобы надо лечить борьбой с образованием бляшек).

[5] NIH являются основным источником финансирования биомедицинских исследований в США в форме внешних грантов и внутренних исследований.

[6] По разным оценкам, число Данбара в человеческих сообществах лежит в диапазоне от 100 до 230, чаще всего условно принимается равным 150. Так как не все социальные связи являются профессиональными, то ограничением на количество профессиональных связей возможно следует считать нижнюю оценку числа Данбара, например 100. Число Данбара также ограничивает численность первобытного, то есть дописьменного, племени или подразделения современной компании в одном офисе.

[7] Примером перестройки системы связей в науке по административному принципу была борьба академиков Басова и Прохорова, иногда называемого Контрабасовым, лауреатов Нобелевской премии, создателей лазера. У Прохорова были ученики академики и Нобелевские лауреаты. Ученик Басова, Владилен Летохов, был самым цитируемым советским учёным в 1973—1988 годах, но до самой смерти в 2009 году не смог избраться даже членкором АН СССР или РАН, хотя академик Олег Нефёдов утверждал, что Летохов достоен Нобелевской премии. Данный пример ещё раз иллюстрирует отсутствие границ между «учёными» и «администраторами».

[8] При обезличенном общении автор не знает большую часть своей аудитории, но аудитория знает автора, при двойной «обезличенности» автор не знает большую часть своей аудитории, а большая часть аудитории не знает автора. Обезличенность не означает анонимности, но отсутствие социальных связей, которые включают прямое знание репутации другой стороны.

[9] Этим способом мы можем оценить количество авторов не больше, чем число Данбара в квадрате, 10 тысяч человек, что достаточно для большинства разделов науки. Если мы полагаемся на оценки авторов, которым доверяют авторы, которым мы доверяем, то ограничение число Данбара в кубе, до миллиона человек, что достаточно для очень крупных разделов науки, например биомедицины в целом. Число Данбара в четвёртой степени даёт население относительно большой страны, в пятой степени – всё человечество.

[10] Недавняя публикация PNAS “The rise and fall of rationality in language” утверждает, что частота употребления слов английского и испанского языков относящихся к чувствам, интуиции и индивидуализму снижались с 1850 года до примерно 1980 года, после частота употребления этих слов начала расти. Частота употребления слов относящиеся к рациональному и коллективному проявляет обратную тенденцию, причем эти процессы ускорились около 2007 года с развитием соцсетей. См также краткую аннотацию на русском.

PS, 2022-09-10: После публикации наметился ещё один крупный научный скандал. Было показано, что применяемый в популяционной генетике метод главных компонент даёт достаточно произвольные результаты. Для такого "показательства" привести пример. Этот метод применялся не меньше чем в 32,000, а возможно и до 216,000 научных статей в генетике. В этих статьях например вычислялись родственные отношения между разными современными и древними народами.

PPS, 2023-12-06: ...одной из главных парадигм в моем детстве, кроме конечно вреда фреонов для озонового слоя (теперь то мы знаем, что нам врали) была также повторяемая как мантра фраза "онтогенез повторяет филогенез". Это не обсуждалось. Это считалось твердо научно(!) доказанным!  И во всех учебниках, даже университетских, приводилась вот эта картинка, сделанная в 1892 году немецким зоологом и большим поклонником евгеники Эрнстом Геккелем. Эта картинка научный подлог. Вранье по-простому. Немец банально пририсовал недостающие части эмбрионов чтобы обеспечить материальное подтверждение теории Дарвина о происхождении видов. И многие годы, даже советские ученые не пытались ни то, что опровергнуть, а банально проверить точность и аккуратность этого рисунка! Более того, эта подделка была повторена в миллионах копий и красовалась на страницах Детской Советской Энциклопедии. И я, в до интернетную пору, ей верила и искренне верила ученым пока сама не стала таковым. LOL, пока сама не вошла в эту среду.

Слева по Геккелю 1874 из Википедии, справа современные изображения
Слева по Геккелю 1874 из Википедии, справа современные изображения

Теги:
Хабы:
Всего голосов 36: ↑36 и ↓0+36
Комментарии40

Публикации

Истории

Ближайшие события

27 августа – 7 октября
Премия digital-кейсов «Проксима»
МоскваОнлайн
28 сентября – 5 октября
О! Хакатон
Онлайн
3 – 18 октября
Kokoc Hackathon 2024
Онлайн
10 – 11 октября
HR IT & Team Lead конференция «Битва за IT-таланты»
МоскваОнлайн
25 октября
Конференция по росту продуктов EGC’24
МоскваОнлайн
7 – 8 ноября
Конференция byteoilgas_conf 2024
МоскваОнлайн