AC
Тут кто-то любит эмбиент музыку?
я иногда
Size: a a a
2020 August 06
NK
меньше мяса = меньше ожирения и повышенного давления
P
я иногда
Послушаешь мою попытку?
AC
Послушаешь мою попытку?
Давай
PC
меньше мяса = меньше ожирения и повышенного давления
There were significantly increased odds of HBP and obesity in subjects who consumed less than 1 serving of meat a week, compared with those who consumed more than 5NK
There were significantly increased odds of HBP and obesity in subjects who consumed less than 1 serving of meat a week, compared with those who consumed more than 5Adjusted for covariates, 6.3% of those subjects who consumed >5 servings of meat (including beef, pork, and chicken) per week were obese, compared with 9.1% of the subjects who consumed <1 serving of meat/wk (obesity adjusted odds ratio [OR]: 1.44; 95% confidence interval [CI]: 1.21–1.70; P ≤0.001). Those who consumed <1 serving of meat/wk had an HBP prevalence of 8.2%, compared with 7.2% for subjects who consumed >5 servings of meat/wk (systolic HBP adjusted OR: 1.30; 95% CI: 1.05–1.62; P ≤0.01, diastolic HBP adjusted OR: 1.25; 95% CI: 1.02–1.54; P <0.05).
NK
There were significantly increased odds of HBP and obesity in subjects who consumed less than 1 serving of meat a week, compared with those who consumed more than 5а, стоп, неправильно прочитал
NK
и вправду
NK
забавно
PC
Вот и я об этом
PC
Я думаю мб они много риса едят и жиреют
PC
Или мб другая жирная пища
PC
Нет, например, эмбиент
Кинь сэмпл
KR
ID:0
Рубрика #мюсли
Стоит ли доверять научным исследованиям? Короткий ответ: да, если они не опровергнуты другими исследованиями или метаанализами. Длинный ответ: все довольно сложно.
Сразу стоит отметить, что если бы мы не доверяли исследованиям, то вы бы сидели дома, пили Арбидол при ОРВИ, сжигали вышки 5G, не вакцинировали бы своих детей и верили бы в память воды. Так что отбрасывать исследования сразу нельзя.
К сожалению, институт научных исследований местами точно так же коррумпирован и неидеален, как и все остальные. Например, вот этот фейк про то, что 5G вызывает Коронавирус в клетках кожи, спокойно себе попал на NCBI. Конечно, его быстренько оттуда убрали — потому что стыд и позорная антинаучность. Но осадок все равно остался.
Но на помощь нам приходит метанаука! Это "наука о науках", которая объясняет, например, почему научные исследования обязаны быть peer reviewed (это когда собирается консорциум из ученых внутри индустрии — и они проверяют научный труд, а не какой-то универсальный редактор). Это борьба за чистоту научного подхода.
Именно метанаука и ее постулаты позволяют нам отличить плохое исследование от хорошего. По факту, метанаука — это ветка философии, это попытки понять, что такое "правда" и что такое "ложь". Какая выборка достаточна? Как определить конфликт интересов? Насколько результаты исследования должны быть повторяемыми?
На данный момент существует простой негласный закон в любой научной дискуссии, кроме метанаучных дискуссий: правило используется, если большинство ученых с ним согласны. Если большинство социологов думают, что 100 000 человек представляют собой достаточную выборку для десятимиллионной популяции — значит, так и есть, пока не доказано обратное.
Как только вам кто-то начинает говорить про ангажированность исследования или про недостаточную выборку при неимении опровергающего исследования с меньшей ангажированностью или лучшей выборкой — сразу говорите, что этот вопрос нужно обсуждать в дискуссиях о метанауке, а в этот раз вы полностью придерживаетесь мнения большинства ученых о том, что считать достаточным доказательством.
Это нормальный и вполне себе приличный прием — мы отделяем философские разговоры о том, что такое "правда", от разговоров по теме. Ведь мы собираемся не риторику обсуждать и к словам придираться, а попытаться дойти до общепринятых фактов.
К слову, публикация исследования в peer reviewed журнале при неимении исследования с опровержениями почти всегда означает достаточную доказательную базу. Эти "peers" (ученые из той же индустрии) и выражают мнение большинства, прямо как на суде присяжных горстка людей выражает мнение народа.
Так что смело кидайте людям ссылки на тот же NCBI. Да, метод неидеальный — но это лучшая доказательная база, которая у нас есть. Если у оппонента, с которым вы ведете дискуссию, нет источников лучше (личный опыт — это всегда источник хуже), то он просто обязан принять ваш аргумент, подкрепленный исследованиями.
Все это, конечно, если вы ведете взрослую нормальную беседу с целью найти правду, а не как бабуины кидаетесь друг в друга предметами. В случае, если ваш оппонент откидывает логику — сразу прекращайте беседу с пруфами, начинайте доминировать и унижать. Как это делать и зачем — я описал в другом своем посте.
Стоит ли доверять научным исследованиям? Короткий ответ: да, если они не опровергнуты другими исследованиями или метаанализами. Длинный ответ: все довольно сложно.
Сразу стоит отметить, что если бы мы не доверяли исследованиям, то вы бы сидели дома, пили Арбидол при ОРВИ, сжигали вышки 5G, не вакцинировали бы своих детей и верили бы в память воды. Так что отбрасывать исследования сразу нельзя.
К сожалению, институт научных исследований местами точно так же коррумпирован и неидеален, как и все остальные. Например, вот этот фейк про то, что 5G вызывает Коронавирус в клетках кожи, спокойно себе попал на NCBI. Конечно, его быстренько оттуда убрали — потому что стыд и позорная антинаучность. Но осадок все равно остался.
Но на помощь нам приходит метанаука! Это "наука о науках", которая объясняет, например, почему научные исследования обязаны быть peer reviewed (это когда собирается консорциум из ученых внутри индустрии — и они проверяют научный труд, а не какой-то универсальный редактор). Это борьба за чистоту научного подхода.
Именно метанаука и ее постулаты позволяют нам отличить плохое исследование от хорошего. По факту, метанаука — это ветка философии, это попытки понять, что такое "правда" и что такое "ложь". Какая выборка достаточна? Как определить конфликт интересов? Насколько результаты исследования должны быть повторяемыми?
На данный момент существует простой негласный закон в любой научной дискуссии, кроме метанаучных дискуссий: правило используется, если большинство ученых с ним согласны. Если большинство социологов думают, что 100 000 человек представляют собой достаточную выборку для десятимиллионной популяции — значит, так и есть, пока не доказано обратное.
Как только вам кто-то начинает говорить про ангажированность исследования или про недостаточную выборку при неимении опровергающего исследования с меньшей ангажированностью или лучшей выборкой — сразу говорите, что этот вопрос нужно обсуждать в дискуссиях о метанауке, а в этот раз вы полностью придерживаетесь мнения большинства ученых о том, что считать достаточным доказательством.
Это нормальный и вполне себе приличный прием — мы отделяем философские разговоры о том, что такое "правда", от разговоров по теме. Ведь мы собираемся не риторику обсуждать и к словам придираться, а попытаться дойти до общепринятых фактов.
К слову, публикация исследования в peer reviewed журнале при неимении исследования с опровержениями почти всегда означает достаточную доказательную базу. Эти "peers" (ученые из той же индустрии) и выражают мнение большинства, прямо как на суде присяжных горстка людей выражает мнение народа.
Так что смело кидайте людям ссылки на тот же NCBI. Да, метод неидеальный — но это лучшая доказательная база, которая у нас есть. Если у оппонента, с которым вы ведете дискуссию, нет источников лучше (личный опыт — это всегда источник хуже), то он просто обязан принять ваш аргумент, подкрепленный исследованиями.
Все это, конечно, если вы ведете взрослую нормальную беседу с целью найти правду, а не как бабуины кидаетесь друг в друга предметами. В случае, если ваш оппонент откидывает логику — сразу прекращайте беседу с пруфами, начинайте доминировать и унижать. Как это делать и зачем — я описал в другом своем посте.
Все еще считаю что со временем человек может перестать откидывать логику, а в памяти ты останешься у него или окружающих неадекватом если поддашься его примеру, и лучше просто слиться с дискуссии
NK
интересно