Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Barbara OSIMANI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea Magistrale Ciclo Unico 6 anni - [MU03] MEDICINE AND SURGERY Single-cycle Degree - [MU03] MEDICINE AND SURGERY
Dipartimento: [040020] Dipartimento Scienze Cliniche e MolecolariDepartment: [040020] Dipartimento Scienze Cliniche e Molecolari
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Annualità Singola
Anno offertaAcademic year: 2022-2023
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Opzionale
Crediti: 1
Ore di lezioneTeaching hours: 25
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: M-FIL/02 - LOGICA E FILOSOFIA DELLA SCIENZA
INGLESE
ENGLISH
Nessuno
None
Lezioni preregistrate
Videorecordings
Alla fine del corso lo studente disporrà degli strumenti per valutare l’attendibilità, la qualità e la rilevanza degli studi scientifici; sarà inoltre capace di riallacciare le proprie valutazioni al complesso quadro socio-economico in cui la conoscenza scientifica viene prodotta e usata per decisione di policy.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Il corso offre gli strumenti per poter applicare le conoscenze acquisite in vari contesti del settore biomedico (pubblicistica scientifica, divulgazione, policy), anche mediante il ricorso all’analisi di casi studio.
Competenze trasversali.
Il corso fornisce gli strumenti per poter analizzare l’evidenza scientifica, comunicarla agli stakeholder e al pubblico e usarla nella decisione terapeutica e/o nelle politiche sanitarie, sulla base di fondamenti metodologici solidi e robusti.
Knowledge and Understanding.
At the end of the course, the student will be able to assess the reliability, quality and relevance of scientific studies; s/he will also be able to reconnect his/her evaluations to the complex socio-economic framework in which scientific knowledge is produced and used for policy.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The course enables the student to apply the knowledge acquired in various contexts of the biomedical sector (scientific publications, dissemination, policy), also through the use of case-study analysis.
Transversal Skills.
The course provides the tools to analyze scientific evidence, communicate it to stakeholders and the public, and to use it in therapeutic decisions and / or health policies, on the basis of solid and robust methodological foundations.
Cosa giustifica la conoscenza scientifica? I suoi fondamenti, se ve ne sono, sono di natura logica, metafisica o pratica? Quali sono i motivi per agire sulla loro base? La scienza si corregge da sola e favorisce la verità o è semplicemente guidata da forze sociologiche, o entrambe, e in quali modi? Come affrontiamo il dissenso scientifico? Queste sono alcune delle domande che il corso affronta ricorrendo a un'ampia letteratura filosofica e metodologica dedicata ai fondamenti della scienza, all'inferenza scientifica e alle dimensioni pragmatiche nella pratica scientifica.
In particolare, il corso verterà sui seguenti temi:
1. Epistemologia e problema della demarcazione: quali sono i principali strumenti che ci consentono di approfondire la nostra conoscenza della realtà? Come valutiamo la loro adeguatezza e affidabilità? Cosa distingue un metodo scientifico da altre fonti di conoscenza? Il modulo affronterà queste e altre domande relative agli obiettivi, agli strumenti e alle questioni specifiche della ricerca scientifica ricorrendo a metodi formali e discussioni informali offerte da contributi rilevanti sull'argomento (tra gli altri da Imre Lakatos, Ernst Mach, Karl Popper, Wesley Salmon, ecc.).
2. Incertezza, probabilità e fondamenti della statistica: cosa distingue i diversi approcci all'inferenza statistica (ad es. frequentista vs. scuola bayesiana vs. approccio a probabilità imprecise e le rispettive suddivisioni)? Quali sono le implicazioni metodologiche e pratiche? In che modo i diversi paradigmi affrontano la relazione tra teoria/ipotesi ed evidenza in casi concreti? (con l'analisi critica dei contributi di Phil David, Deborah Mayo, Jan-Willem Romejin, Glenn Shafer, David Spiegelhalter, Jan Sprenger).
3. Causalità: cos'è la causalità? Su cosa si basa l'inferenza causale? Tali basi sono di natura diversa a seconda dei diversi domini scientifici (ad es. fisica, medicina, chimica, ecc.)? E/o in base allo scopo dell'indagine? Questo modulo analizzerà criticamente la letteratura teorica sull'argomento (es. contributi di Nancy Cartwright, Alex Gebharter, Peter Godfrey-Smith, Phil David, David Papineau) e analizzerà specifici casi di studio, soprattutto in Medicina.
4. Lobbismo scientifico: quali sono le forze che modellano la raccolta, la selezione, la produzione e la divulgazione/comunicazione delle prove scientifiche nell'attuale ecosistema? Come può la scienza essere protetta da interessi di terzi tendenti al profitto piuttosto che motivati dalla ricerca della verità? Le iniziative di monitoraggio come la campagna All Trials o Sense about Science sono sufficienti per garantire l'affidabilità e la qualità degli studi pubblicati? Questo modulo esplorerà la letteratura recente sul tema del lobbyismo scientifico, della cattura del regolatore e dei conflitti di interesse da nuove prospettive e lavorando su casi di studio specifici.
What justifies scientific knowledge? Are its foundations, if any, of logical, metaphysical or practical nature? What are the grounds for acting on its basis? Is science self-correcting and truth-conducive or is it merely guided by sociological forces, or both, and in which ways? How do we deal with scientific dissent? These are some of the questions that the course addresses by resorting to a large philosophical and methodological literature devoted to the foundations of science, scientific inference, and pragmatic dimensions in scientific practice.
In particular, the course will focus on the following themes:
1. Epistemology and the demarcation problem: What are the principal tools allowing us to further our knowledge of reality? How do we evaluate their adequacy and reliability? What distinguishes a scientific method from other sources of knowledge? The module will address these and other questions relating to the goals, tools, and specific questions of scientific research by resorting on formal methods and informal discussions offered by relevant contributions to the topic (among others by Imre Lakatos, Ernst Mach, Karl Popper, Wesley Salmon, etc.).
2. Uncertainty, Probability, and the Foundations of Statistics: what distinguishes the different approaches to statistical inference (e.g. frequentist vs. Bayesian school vs. imprecise probabilities approach, and their respective subdivisions)? What are the methodological and practical implications? How do the diverse paradigms deal with the relationship between theory/hypothesis and evidence in concrete cases? (with the critical analysis of contributions by Phil David, Deborah Mayo, Jan-Willem Romejin, Glenn Shafer, David Spiegelhalter, Jan Sprenger).
3. Causality: What is causality? What grounds causal inference? Are such grounds of different nature depending on the different scientific domains (e.g. physics, medicine, chemistry etc.)? And/or depending on the purpose of the investigation? This module will critically analyse the theoretical literature on the topic (e.g. contributions by Nancy Cartwright, Alex Gebharter, Peter Godfrey-Smith, Phil David, David Papineau) and analyse specific case-studies, especially in Medicine.
4. Science Lobbyism: What are the forces that shape the collection, selection, production and disclosure/communication of scientific evidence in the current ecosystem? How can science be protected by third-party interests biased towards profit rather than motivated by the quest for truth? Are watchdog initiatives such as the All Trials Campaign, or Sense about Science enough to warrant the reliability and quality of published studies? This module will explore recent literature on the topic of Science lobbyism, Regulatory Capture and conflicts of interest from novel perspectives and by working on specific case studies.
Orale, in presenza
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Capacità di elaborazione personale e critica dei contenuti del corso;
Chiarezza nell’esposizione dei contenuti.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Numero delle risposte esatte nel corso dell’esame;
Profondità dell’analisi della risposta.
Criteri di attribuzione del voto finale.
1/3: Profondità di analisi;
1/3: Elaborazione originale e critica del materiale;
1/3 Proprietà di linguaggio.
Learning Evaluation Methods.
Oral examination; in presence
Learning Evaluation Criteria.
Ability to personally and critically evaluate the course contents;
Clarity in the presentation of the contents.
Learning Measurement Criteria.
Number of questions answered correctly during the exam.
Depth of analysis of the answer.
Final Mark Allocation Criteria.
1/3: Depth of analysis;
1/3: Original and critical elaboration of the material;
1/3 Communication skills.
Dispense del corso;
Hoyningen-Huene, P. (2015). Systematicity: The nature of science. Oxford University Press.
Sprenger J. Hartmann S. (2018) Bayesian Philosophy of Science. Oxford University Press.
Lecture notes;
Hoyningen-Huene, P. (2015). Systematicity: The nature of science. Oxford University Press.
Sprenger J. Hartmann S. (2018) Bayesian Philosophy of Science. Oxford University Press.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2022-2023
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427