Erreurs scientifiques
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l'origine des inventions les plus célèbres
Auteurs :
Année de parution :
2014
L'histoire des inventions scientifiques, médicales et technologiques les plus célèbres, telles que le Post-it, le téléphone, le Botox.
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Editeur :
Importance matérielle :
1 vol. (255 p.) : ill., couv. ill. en coul. : 21 cm
9782501089821
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Article
Auteurs
Leroux, Hugo null
Bulletin : La Science et la vie 1278
Date parution pério
2024-03-01
Les articles publiés dans des revues scientifiques sur la base de données fausses ou manipulées sont de plus en plus nombreux. En cause ? Le fameux "publish or perish", soit l'injonction pour les chercheurs de publier. Les solutions pour contrer ce phénomène existent, mais elles peinent à se généraliser.
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Numéros de page :
pp.50-52
Article
Auteurs
Fouchard, Romain null
Bulletin : La Science et la vie 1278
Date parution pério
2024-03-01
À l'instar d'une enquête policière, l'identification des traces du passé s'égare parfois sur de fausses pistes... avant d'aboutir à la vérité. La preuve en (belles) images.
Article
Auteurs
Laurens, Clémentine null
Bulletin : Epsilon mars 2025
Date parution pério
2025-03-01
Hypothèse de Riemann, conjecture de Syracuse, conjecture de Hodge, conjecture abc... En mathématiques, les problèmes ouverts les plus emblématiques prennent souvent la forme d'affirmations que les spécialistes pensent vraies, mais qu'ils n'arrivent pas à démontrer. Cette démarche, naturelle, comporte pourtant des écueils, avertit Igor Pak. Oui appelle ses collègues à faire davantage d'efforts pour tenter de démontrer que certains de ces énoncés sont faux.
Article
Auteurs
Delahaye, Jean-Paul null
Bulletin : Pour la science 516 - octobre 2020
Date parution pério
2020-10-01
Les mathématiques sont la plus précise et la plus exacte des sciences... Leur histoire nous montre pourtant de nombreux exemples d'erreurs importantes. Comment limiter les risques d'en produire d'autres?
Article
Auteurs
Devillard, Arnaud null
Bulletin : Sciences et avenir septembre 2024
Date parution pério
2024-09-01
Les performances indéniables de l'apprentissage profond depuis plus de dix ans s'accompagnent d'une opacité de fonctionnement des algorithmes. Les outils d'IA génératives compliquent encore le sujet.
Détails
Numéros de page :
pp.34-35