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@Francis

Bonjour et merci Francis.

Oui, l’effet « cigogne » et la confusion « corrélation et causalité ». Le B-A-Ba de la science. John Ioannidis, chercheur à Stanford (USA), a remarquablement abordé ce sujet dans une étude scientifique de 2005 devenue maintenant célèbre dans le monde entier : 

« Why Most Published Research Findings Are False »
« Pourquoi la plupart des résultats de recherche publiés sont faux »
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1182327/

Ce chercheur pointe 6 corollaires dans cette étude comme, par exemple : 
— Corollaire 5 : Plus les intérêts financiers et autres, ainsi que les préjugés, sont importants dans un domaine scientifique, moins les résultats de la recherche ont de chances d’être exacts.
— Corollaire 6 : Plus un domaine scientifique est dynamique (avec un grand nombre d’équipes de recherche impliquées), moins les résultats de la recherche ont de chances d’être exacts

Il donne cet exemple : 
... « Par exemple, supposons qu’aucun nutriment ni régime alimentaire ne soit un déterminant important du risque de développer une tumeur spécifique. Supposons également que la littérature scientifique ait examiné 60 nutriments et affirme que chacun d’eux est lié au risque de développer cette tumeur, avec des risques relatifs compris entre 1,2 et 1,4 pour la comparaison des tertiles d’apport les plus élevés et les plus faibles. Dans ce cas, les tailles d’effet rapportées ne mesurent rien d’autre que le biais net inhérent à la production de cette littérature scientifique. Ces tailles d’effet rapportées constituent en réalité les estimations les plus précises de ce biais net. Il s’ensuit même que, parmi les « champs nuls », les champs qui affirment des effets plus marqués (souvent accompagnés d’allégations d’importance médicale ou de santé publique) sont simplement ceux qui ont subi les biais les plus importants. ».