97 Prozent der veröffentlichenden Klimaforscher stimmen überein, dass...

Witold Pilecki · Beitrag von **Witold Pilecki** » Di 05.05.2020, 09:59

..."Climate-warming trends over the past century are extremely likely due to human activities."

Nebukadnezar hat geschrieben:
Sugar hat geschrieben:Wissenschaftlicher Konsens: https://climate.nasa.gov/scientific-consensus/

97% aller Klimaforscher stimmen überein.
Nein.
Das hier ist die 'Studie', die im Nasa-Blatt als 'Quelle' genommen wurde.
https://iopscience.iop.org/article/10.1 ... 1/4/048002
Die ist vom selben Typ (John Cook), der seine Studie mit 97% zitiert
https://iopscience.iop.org/article/10.1 ... 8/2/024024
Abstract-wortuntersuchung
"We find that 66.4% of abstracts expressed no position on AGW, 32.6% endorsed AGW, 0.7% rejected AGW and 0.3% were uncertain about the cause of global warming. "
"Among abstracts expressing a position on AGW, 97.1% endorsed the consensus position that humans are causing global warming"
Das ist die Klassifierung durch 12 Typen, die die abstracts untersucht haben.

Dann hat er alle Artikelschreiber angemailt, wie sie (Kategorien) ihre Artikel kategorisieren würden.
Selbstverständlich antwortet darauf kaum jemand (14%) oder was würdet Ihr als halbwegs Forscher machen, wenn irgendjemand aus den Sozialwissenschaften eine Umfrage macht ?
Von diesen 14% haben angeclickt:
35.5 % keine Stellungnahme zu AGW
63 % AGW.
Und von diesen 63% von 14% haben 97.2% AGW=Yes gewählt (1-3 auf einer Skala von 1-7. '3' unterscheidet sich aber kaum von '4'. Wird aber als am Ende als 'überwältigender Kontext verkauft)

Das ist ein so unterirdischer Schrott, dass man die Hände über dem Kopf zusammenschlägt.
Der Müll mit den 97% wird solange wiederholt, bis er 'wahr' wird.
Falls Ihr 'Qualitätsmedien' mit Leuten seht, die angeblich 'Abitur' oder gar 'höheren Bildungsabschluß' seht, die völlig begeistert so einen Blödsinn verbreiten, dann bekommt Ihr eine Ahnung auf welchem Niveau das inzwischen angelangt ist.

(Dies ist im Übrigen kein 'Beweis', dass es keine menschengemachte Klimaerwärmung gäbe.
Es gibt nur Aufschluss über einen bestimmten Bereich, der behauptet 'Wissenschaft' zu sein.)

dooya hat geschrieben:Ihr vermischt zwei unterschiedliche Analysen innerhalb des Cook et al 2013 Manuskripts: (1) eine Analyse von article abstracts und (2) eine von Autoren erbetene Selbsteinschätzung. In beiden Analysen kamen die Autoren auf ca. 97% Übereinstimmung.

Das Cook et al 2016 Papier zitiert übrigens nicht nur die Cook et al 2013 Studie, sondern noch eine Reihe von anderen Arbeiten zu diesem Thema, die fast durchgehend auf ähnlich hohe Übereinstimmungswerte kommen.

Ansonsten kann ich nicht erkennen, warum das Cook et al 2013 Papier keine Wissenschaft sein soll. Habs nur überflogen, aber meinem Eindruck nach haben sie ihre Forschungsfrage, die verwendeten Methoden und Auswertungen angemessen detailliert beschrieben und wenn in der discussion (hab ich nicht gelesen) nichts anderes steht als im Abstract, scheint auch die Interpretation der Ergebnisse nicht abwegig zu sein. Mag sein, dass Euch die Forschungsfrage, die Methoden oder Ergebnisse nicht gefallen, aber es handelt sich meinem Eindruck nach um eine wissenschaftliche Arbeit. Selbst wenn man zeigen könnte, dass den Autoren an irgendeiner Stelle ein Fehler unterlaufen ist oder sie ein falschen methodisches Vorgehen gewählt hätten, wäre es aufgrund es auf Grund der Herangehensweise und Dokumentation immer noch eine wissenschaftliche Arbeit.

Private_S hat geschrieben:Der Fehler ist, dass der Zustimmungswert noch höher liegt.

Quelle

Witold Pilecki hat geschrieben:Das ist wiederum falsch, weil so jeder Artikel, der sich ambivalent oder gar nicht äußert als Bestätigung gezählt würde. Man muss auch differenzieren zwischen einem menschlichem Beitrag und einer hauptsächlichen oder gar alleinigen Verursachung. Wir werden uns das später mal genauer angucken. Das interessiert uns schon länger. Wir kennen das hier und müssen dem wohl mal selbst nachgehen:

Schiebt jemand die Diskussion in den Klimafaden? E: Besser ein eigenes 97%-Thema?!

Witold Pilecki · Beitrag von **Witold Pilecki** » Di 05.05.2020, 10:06

Einleitung
"Die Wahrheit hat nichts zu tun mit der Zahl der Leute, die von ihr überzeugt sind."

Paul Claudel

Wir wollen uns mit den 97 % beschäftigen, weil es eine markante Zahl auch im politischen Diskurs ist und die Rezeption wissenschaftlicher Ergebnisse in Politik und Medien beleuchtet. Wir werden uns anschauen, wer diese 97% behauptet und auf welcher Basis diese Zahl steht. Damit wollen wir auch die Argumente der Klimakritiker nachvollziehen.

Ist das überhaupt wichtig? Für die Frage, ob es einen Klimawandel gibt, ob er menschengemacht und sogar gefährlich ist, spielt es keine Rolle. Um die naturwissenschaftliche Seite soll es nicht gehen, sondern um die (politische) Rezeption und Nutzung wissenschaftlicher Ergebnisse. Auf den Extrempositionen stehen die „Alarmisten“, die mit solchen Zahlen eine einschneidende Klimapolitik rechtfertigen, und „Leugner“, die den ganzen Hokus-Pokus schon hier entzaubert sehen. Denn wer einmal lügt, dem glaubt man nicht.
Auch ohne eigene Position zum Thema ist die Frage interessant: Wie gut werden meine Interessen in der repräsentativen Demokratie vertreten? Können die Volksvertreter eventuell wissenschaftliche Fakten nicht richtig verstehen (weil sie dumm sind) oder verfolgen sie eine hinterlistige Agenda des Klimasozialismus (weil sie böse sind)?

In der Sache geht es bei der Aussage 97 % aller Forscher glauben XY um ein Autoritätsargument, gerade weil der wissenschaftliche Wissensstand unsicher ist. Wissenschaftliche Aussagen sind entweder wahr oder nicht, aber das Phänomen Klimawandel ist derartig komplex, dass noch nicht alle Stellschrauben verstanden sind. Der Rückgriff auf eine solche Umfrage ist deshalb ein Notbehelf, denn in der Wissenschaft wird ja nicht abgestimmt, ob der Klimawandel nun menschengemacht, gefährlich oder was auch immer ist. Die Minderheitsmeinung kann genauso wahr sein wie die Mehrheitsmeinung. Wissenschaftlich gesehen gibt es da keine Präferenz für eine Mehrheitsmeinung. Zu Zeiten von Kopernikus waren sich bestimmt auch 97% aller Wissenschaftler einig, dass die Sonne um die Erde kreist. Gestimmt hat es trotzdem nicht. Auch eine globale Abkühlung war schon mal hip. Auf einen Konsens zu verweisen ist also ein Notbehelf angesichts wissenschaftlicher Unsicherheit. Das ist nicht verwerflich, weil die Politik mit ihren Entscheidungen nicht warten kann, bis sich die Wissenschaftler endlich einig sind, sondern unter Unsicherheit Entscheidungen für die Zukunft treffen muss.

Da die prüfende Recherche sehr aufwändig ist, gliedern wir unsere Arbeit nach den Institutionen bzw. Personen, die eine einschlägige Aussage treffen.

1. NASA

Multiple studies published in peer-reviewed scientific journals1 show that 97 percent or more of actively publishing climate scientists agree*: Climate-warming trends over the past century are extremely likely due to human activities.

* *Technically, a “consensus” is a general agreement of opinion, but the scientific method steers us away from this to an objective framework. In science, facts or observations are explained by a hypothesis (a statement of a possible explanation for some natural phenomenon), which can then be tested and retested until it is refuted (or disproved).
As scientists gather more observations, they will build off one explanation and add details to complete the picture. Eventually, a group of hypotheses might be integrated and generalized into a scientific theory, a scientifically acceptable general principle or body of principles offered to explain phenomena.

(Unterstreichung durch uns). Die NASA führt verschiedene Belege für diese Aussage an und wir müssten uns diese nach und nach ansehen. Wir werden uns aus Zeitgründen erst mal auf die Arbeiten von Herrn Cook und Kollegen konzentrieren, da diese Meta-Studien sind und man wiederum den darin genannten Einzelquellen nachforschen müsste. Andere Arbeiten werden wir uns auf Verlangen gerne auch ansehen.

Belege (Verlinkung siehe Seite der NASA)

J. Cook, et al, "Consensus on consensus: a synthesis of consensus estimates on human-caused global warming," Environmental Research Letters Vol. 11 No. 4, (13 April 2016); DOI:10.1088/1748-9326/11/4/048002

Quotation from page 6: "The number of papers rejecting AGW [Anthropogenic, or human-caused, Global Warming] is a miniscule proportion of the published research, with the percentage slightly decreasing over time. Among papers expressing a position on AGW, an overwhelming percentage (97.2% based on self-ratings, 97.1% based on abstract ratings) endorses the scientific consensus on AGW.”
J. Cook, et al, "Quantifying the consensus on anthropogenic global warming in the scientific literature," Environmental Research Letters Vol. 8 No. 2, (15 May 2013); DOI:10.1088/1748-9326/8/2/024024

Quotation from page 3: "Among abstracts that expressed a position on AGW, 97.1% endorsed the scientific consensus. Among scientists who expressed a position on AGW in their abstract, 98.4% endorsed the consensus.”
W. R. L. Anderegg, “Expert Credibility in Climate Change,” Proceedings of the National Academy of Sciences Vol. 107 No. 27, 12107-12109 (21 June 2010); DOI: 10.1073/pnas.1003187107.
P. T. Doran & M. K. Zimmerman, "Examining the Scientific Consensus on Climate Change," Eos Transactions American Geophysical Union Vol. 90 Issue 3 (2009), 22; DOI: 10.1029/2009EO030002.
N. Oreskes, “Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Science Vol. 306 no. 5702, p. 1686 (3 December 2004); DOI: 10.1126/science.1103618.

Quellenprüfung allgemeiner Rahmen
Studien zum Klimawandel können Aussagen verschiedener Qualität treffen, die wir hier beispielhaft aufgeführt haben. Es handelt sich dabei im Prinzip um eine aufsteigende Aussagenhierarchie. Je weiter unten in der Liste eine Aussage steht, desto voraussetzungsvoller ist sie und umso schwieriger ist sie zu beweisen. Jede Stufe schließt die ihr vorausgehenden ein. Tätigt man die letzte Aussage, so tätigt man auch alle vorausgehenden, die als nach wissenschaftlichen Maßstäben als wahr gelten müssen (Die Kette ließe sich noch weiter auffächern nach dem Beitrag des Menschen und des Handlungsbedarfs – es geht ja nur ums Prinzip).
Welche Aussage macht die zitierte Studie?

Das Klima verändert sich.
Das Klima erwärmt sich.
Das Klima erwärmt sich auch aufgrund von Treibhausgasen wie CO2.
Das Klima erwärmt sich auch aufgrund von Menschen emittierten Treibhausgasen wie CO2.
Das Klima erwärmt sich auch aufgrund von Menschen emittierten Treibhausgasen wie CO2 und dadurch entstehen schwerwiegende Konsequenzen.
Das Klima erwärmt sich auch aufgrund von Menschen emittierten Treibhausgasen wie CO2 und dadurch entstehen schwerwiegende Konsequenzen. Diese Entwicklung muss aufgehalten oder wenigstens verlangsamt werden.
Das Klima erwärmt sich hauptsächlich aufgrund von Menschen emittierten Treibhausgasen wie CO2 und dadurch entstehen schwerwiegende Konsequenzen. Diese Entwicklung muss aufgehalten oder wenigstens verlangsamt werden.

Die NASA tätigt also eine Aussage der Stufe vier und bezieht sich auf die Meinung aktiv veröffentlichender Klimaforscher.

Neben dem Aussageinhalt sind zwei weitere Aspekte in der Frageformulierung bzw. in der Aussage einer Studie entscheidend. Zum einen der Zeitraum, auf den sich eine Aussage oder eine Studie beziehen. Denn langfristig gesehen kühlt sich das Klima ab.
Bild

Ohne klaren zeitlichen Bezugsrahmen, sind überhaupt keine sinnvollen Aussagen über das Klima, die über die Stufe eins, das Klima verändere sich, hinausgehen, möglich.

Zum anderen ist wichtig, wie stark der Bezug einer Studie zum sogenannten Konsens ist. Die Fragestellung nach der Übereinstimmung mit dem Konsens wird ja nachträglich auf die Studien angewendet, die wahrscheinlich mit einer ganz anderen Fragestellung angefertigt wurden. Manche Studien beschäftigen sich mit der gestiegenen Konzentration von Treibhausgasen, ohne einen Bezug zum Klima bzw. der Aussagenhierarchie über das Klima herzustellen. Ein Einfluss des Menschen auf das Klima ist schon mit urbanen Hitzeinseln gegeben, ohne das damit dessen Einfluss auf das globale Klima attestiert würde. Glücklicherweise ist das kein echtes Problem. Im Englischen wird häufig auf global warming Bezug genommen. Damit kann ein Bezug einer Studie zur Klimadebatte als plausibel angenommen werden.

Neben den rein inhaltlichen Fragen zum Klimawandel, also das „was“, steht auch das „wer“ infrage. Denn wir prüfen ja nicht den naturwissenschaftlichen Sachverhalt, sondern nur, wer sich dazu angeblich wie geäußert hat.

Wen befragt die Studie?

Menschen, alle Wissenschaftler, Klimawissenschaftler?
Wie viele werden befragt und wie wird die Grundgesamtheit („alle̶) definiert?

Studiendesign

Welche Frage wird gestellt (siehe Aussagenhierarchie).
Sind die Fragen offen oder geschlossen.
Wie ist sie gepolt (Menschen antworten unabhängig von der Frage eher mit ja als mit nein).

Quellenprüfung NASA
NASA 1. Beleg Cook et al. 2016
Eine Studie mit satten 16 Autoren. Sie verweisen mit einer Aussage des IPCC auf die sogenannte Konsensmeinung:

‘human influence has been the dominant cause of the observed warming since the mid-20th century’ (Qin et al 2014, p 17)

Cook et al. gehen also sogar von einer Aussage der Stufe 7 aus (okay, ohne Aufforderung zum Handeln – es ist eine Vereinfachung durch uns). Dieser Konsens würde aber häufig angezweifelt und deshalb erarbeiten Cook et al. einen Überblick über die bisherigen Studien zum Thema. Das erklärt wohl auch, warum es 16 Autoren sind.

Einen guten Überblick über die untersuchten Studien gibt die Übersicht auf den Seiten 4-5. Diese werden sehr gründlich aufbereitet von der Gesamtstichprobengröße und der Größe der Teilmenge der veröffentlichenden Klimaforscher bis zur Extraktion der gestellten Fragen.

Die Fragen sind alle offen oder positiv gepolt.

Unter den Experten reicht die Zustimmung zum Konsensus von 67 % bis 100 %. Dem Augenschein nach läge der Durchschnitt über alle Studien irgendwo in den hohen 80ern. In den Gesamtstichproben liegt die minimale Zustimmung zum Konsens bei 40%. Allerdings zur Frage „Climate change is mostly the result of anthropogenic causes“. Das ist ja – ganz naiv an die Grafik bis zum Urschleim gedacht – ohne zeitlichen Rahmen auch nicht der Fall. Alle anderen Stichproben zeigen eine mehrheitliche und zumeist auch deutliche Zustimmung.

Die 97 Prozent Zustimmung stammen unter anderem aus der Studie von Cook et al. 2013. In dieser wurden Abstracts ausgewertet und zusätzlich die Autoren befragt (97,1 bzw. 97,2 Prozent Zustimmung unter den Artikeln bzw. deren Autoren, die den menschengemachten Klimawandel erwähnen [pro, kontra oder unsicher]). Der „Algorithmus“ für die Auswertung der Abstracts ist menschlich, aber doch unmenschlich

:

Abstracts were randomly distributed via a web-based system to raters with only the title and abstract visible. All other information such as author names and affiliations, journal and publishing date were hidden. Each abstract was categorized by two independent, anonymized raters. A team of 12 individuals completed 97.4% (23 061) of the ratings; an additional 12 contributed the remaining 2.6% (607)

(Cook et al. 2013 2-3, Hervorhebung durch uns.)
Jeder aus dem ersten Team hat also rund 4000 (oder nur 2000?) Abstracts bewertet.

Außerdem kommen Doran and Zimmerman (2009), Anderegg et al (2010) sowie Carlton et al (2015) jeweils für die Teilstichprobe der aktiv publizierenden Klimaforscher auf genau oder rund 97%. Es ist der häufigste Wert, auf den die verschiedenen Studien kommen.

In dem von uns verlinkten Video des Climate Diskussion Nexus werden die 97% Zustimmung aus der Studie von Cook et al 2013 auf zwei Arten kritisiert:

Die Schwelle zur Zustimmung wurde so niedrig gesetzt, dass das Ergebnis nicht verwunderlich sei. Die Umfrage habe nicht gefragt, ob der Klimawandel menschengemacht oder gefährlich sei, sondern nur ob Menschen irgendeinen Effekt auf das Klima hätten. Das sei unzweifelhaft und könne so wenig bedeuten wie den Effekt urbaner Hitzeinseln.
Eine bessere Frage wäre, wie viele Studien aussagen, dass Menschen überwiegend den Klimawandel verursachen. Das sei auch in den Daten enthalten, nämlich 64 aus fast 12.000 Artikeln, also nur etwa ein halbes Prozent der Artikel.

Zu erstens: Das ist richtig. Cook et al. 2013 unterscheiden drei Stufen der Zustimmung zum Konsens:

"Implicitly endorses AGW without minimising it " Beispiel:
‘. . . carbon sequestration in soil is important for mitigating global climate change’
"Explicitly endorses but does not quantify or minimise" Beispiel:
‘Emissions of a broad range of greenhouse gases of varying lifetimes contribute to global climate change’
"Explicitly endorses and quantifies AGW as 50+%" Beispiel:
‘The global warming during the 20th century is caused mainly by increasing greenhouse gas concentration especially since the late 1980s’

Die Beispiele sind von Cook et al 2013 S. 3. und legen den Begriff des menschengemachten Klimawandels unserer Einschätzung nach sehr großzügig aus, weil ein Bezug zu CO2 und anderen Treibhausgasen als implizite Unterstützung des menschengemachten Klimawandels gewertet wird.

Fasst man diese als Zustimmung zum Konsens („Endorse AGW̶) zusammen, reduziert sich logisch gesehen der Informationsgehalt auf das niedrigste Niveau (Mengenlehre). Cook und Kollegen stellen die Daten zur Kodierung der Abstracts zur Verfügung und wir haben uns das mal angesehen (siehe angefügtes Skript). Auch empirisch überwiegt die rein implizite Zustimmung, dass der Mensch irgendeinen Beitrag zum Klimawandel leistet (gezeigt werden die Einschätzungen der Abstracts, aber die Selbsteinschätzung der Autoren ist vermutlich ähnlich).
Bild

Zu zweitens: Wir haben es überprüft, es sind 56 Abstracts. Fairerweise sollte man als Bezugsgröße aber nur Artikel nehmen, die eine Position zu AGW formulieren. Dann benennen immerhin 1,5 % den Menschen als größten Verursacher des Klimawandels.

Was lernen wir nun daraus?
Sowohl die NASA als auch die Kritiker haben einen berechtigten Punkt. Von den 97 % Zustimmung zum sogenannten Konsens sind 73 % das Ergebnis einer unserer Meinung nach sehr fragwürdigen Kodierung, nämlich einer Zuordnung von Aussagen, dass Treibhausgase einen Effekt auf das Klima haben (eine Aussage der Stufe 3), zur Unterstützung des auch durch menschengemachten Klimawandels (Aussage der Stufe 4). Dies gilt umso mehr für die Studie selbst, die eine noch deutliche anspruchsvollere Aussage der Stufe 7 zum Konsens erklärt. Cook et al. gehen von der Aussage aus, der Mensch wäre die dominante Ursache der Klimaerwärmung seit 1950. Dominant kann nun die absolute stärkste unter zahllosen Ursachen sein. In dem Kodierschema von Cook et al. ist aber die einzige Quantifizierung der Stärke ein Beitrag von 50 % oder mehr, also ist vermutlich das mit dominant gemeint. Diese Aussage treffen aber nur 56 oder 1,5 % der untersuchten Studien immerhin 9 oder 0,25 % der Studien lehnen diese Aussage explizit ab (bezogen auf solche mit Position zu AGW).
Auch die Formulierung „ 97 percent or more“ ist so überhaupt nicht haltbar. Das Minimum bei Cook et al. liegt bei 67 %. 97 % ist lediglich der häufigste Zustimmungswert unter den betrachteten Studien, eine plausible Zustimmungsquote läge im Bereich von 80 % plus – bei womöglich sehr großzügiger Auslegung einer Zustimmung zum menschengemachten Klimawandel und durchweg positiv gepolten Fragen.

Aber: Folgt man der Annahme, dass der Beitrag von Treibhausgasen wie CO2 zum Klimawandel identisch mit einer Verursachung durch den Menschen ist, ist die Zustimmung auf jeden Fall überwältigend hoch (was nicht heißt., dass es stimmt

).

Skript:

Spoiler

Code: Alles auswählen

# Daten einlesen

  # lokal
  # cook_2013 <- read.csv(file = "cook et al 2013 data file.txt", header = TRUE, skip = 18, sep = ",")
  
  # im Netz
  cook_2013 <- read.csv(file = url("https://iopscience.iop.org/1748-9326/8/2/024024/media/erl460291datafile.txt"),
                        header = TRUE, skip = 18, sep = ",")

# Daten angucken
str(cook_2013)
table(cook_2013$Category)
table(cook_2013$Endorsement)

# Category und Endorsement kodieren
cook_2013$Category <- factor(cook_2013$Category, levels = as.character(2:5), labels = c("Impacts", 
                                                                                "Mitigation",
                                                                                "Methods",
                                                                                "Paleoclimate"))
cook_2013$Endorsement <- factor(cook_2013$Endorsement, levels = as.character(1:7), labels = c("Explicitly endorses and quantifies AGW as 50+%",
                                                                                              "Explicitly endorses but does not quantify or minimise",
                                                                                              "Implicitly endorses AGW without minimising it ",
                                                                                              "No Position",
                                                                                              "Implicitly minimizes/rejects AGW",
                                                                                              "Explicitly minimizes/rejects AGW but does not quantify",
                                                                                              "Explicitly minimizes/rejects AGW as less than 50%")) 
str(cook_2013)
table(cook_2013$Endorsement) # 56 explicitly endorse and quantify AGW as 50+%

# Anteil der Artikel, die den Klimawandel überwiegend dem Menschen zuschreiben, gegen alle
(table(cook_2013$Endorsement)[1] / sum(table(cook_2013$Endorsement))) * 100
# 0.52 %

# Anteil der Artikel, die den Klimawandel überwiegend dem Menschen zuschreiben, gegen solche mit einer Position zu AGW
(table(cook_2013$Endorsement)[1] / sum(table(cook_2013$Endorsement)[-4])) * 100
# 1.54 %

# Zustimmungshäufigkeit zum Konsensus darstellen
default_margins <-par()$mar

  
  # Core wrapping function
  wrap.it <- function(x, len)
  { 
    sapply(x, function(y) paste(strwrap(y, len), 
                                collapse = "\n"), 
           USE.NAMES = FALSE)
  }
  
  
  # Call this function with a list or vector
  wrap.labels <- function(x, len)
  {
    if (is.list(x))
    {
      lapply(x, wrap.it, len)
    } else {
      wrap.it(x, len)
    }
  }
    
  # labels extrahieren
  level_of_endorsement <- names(table(cook_2013$Endorsement)[-4])
  
  # plot zeichnen
  png(filename = "Häufigkeit der Artikel mit Position zu AGW.png", width = 800, height = 1000)
  par(mar = c(5.1, 8.6, 4.1, 2.1))
  
    barplot(table(cook_2013$Endorsement)[c(1:3, 5:7)],
            horiz = TRUE, las = 1, cex.axis = 1.5, cex.names = 1.2, xlim = c(0,3000),
            main = "Häufigkeit der Artikel mit Position zu AGW\n nach Cook et al. 2013",
            names.arg = wrap.labels(level_of_endorsement, len = 10))
    
    # absolute Häufigkeit
    text(as.vector(table(cook_2013$Endorsement)[c(1:3, 5:7)]), 
         x = 120, y = c(1:6)*1.2 -0.5,
         cex = 1.5)
    
    # relative Häufigkeit
    text(paste(signif(as.vector(table(cook_2013$Endorsement)[c(1:3, 5:7)]) / sum(as.vector(table(cook_2013$Endorsement)[c(3:1, 5:7)])) * 100, 2), "%"), 
         x = 2800, y = c(1:6)*1.2 -0.5,
         cex = 1.5)
    
  dev.off()
  par(mar = default_margins)

Private_S · Beitrag von **Private_S** » Di 05.05.2020, 12:20

Das ist m.E. in zweierlei Hinsicht nicht unrelevant: Erstens um mehr Bewusstsein zu schaffen (was manmade ist, ist prinzipiell auch umkehrbar, anders als irgendwelche Sonnenflecken), zweitens folgt aus erstens. Und drittens will der Mensch halt den Dingen auf den Grund gehen, und irgendwelche nichtanthropogenen Ursachen für die rasante Erwärmung bzw. Steigerung der Treibhausgase sind schlicht nicht erkennbar (weder Sonnenflecken, Vulkanausbrüche noch sonst irgendwas).

dooya · Beitrag von **dooya** » Di 05.05.2020, 12:30

deltadagger hat geschrieben:Ist es nicht letztlich irrelevant, wie hoch der Anteil der Menschen am Klimawandel ist?
[...]

Menschen brauchen das Gefühl etwas in ihrem Leben erreicht zu haben und dass etwas von ihnen bleibt, wenn sie uns verlassen. Wenn ich irgendwann auf dem Sterbebett liege, möchte ich dies mit dem guten Gefühl tun, dass irgendwo im Pazifk eine kleine Insel nur untergegangen ist, weil ich jeden Tag mit meinem SUV mit 200 Sachen über die Autobahn gebrettert bin. I made a difference...

dooya · Beitrag von **dooya** » Di 05.05.2020, 12:36

deltadagger hat geschrieben:Doch, ist es.

Ein Beispiel, die Sonnenstärke hat in den letzten Jahrmrd. stetig zugenommen.
https://www.zamg.ac.at/cms/de/klima/inf ... angfristig
[...]

Leider auch vom Menschen verursacht, was man an der parallelen Zunahme von Adipositas in der Bevölkerung erkennen kann. Wir haben den Kindern einfach zu oft gesagt, dass sie ihren Teller leer essen sollen und deshalb zu oft schönes Wetter.

Private_S · Beitrag von **Private_S** » Di 05.05.2020, 12:42

Die langsam, stetige Zunahme der Sonnenstärke über Jahrmilliarden erklärt nicht die exponentielle Wachstumskurve von CO2 innerhalb der letzten 150 Jahre. Und ohne Eiszeit wäre vielleicht noch alles viel schlimmer. Außerdem entstehen "natürliche" Eis- und Warmzeiten nicht primär durch Wechsel des CO2-Haushaltes, sondern durch Veränderungen der Erdumlaufbahn.

Die gegenwärtige Erderwärmung vollzieht sich viel zu schnell und zu heftig, als dass sie mit orbitalen Faktoren erklärt werden könntezumal die gegenwärtigen Veränderungen der Erdbahnparameter zu einer sehr langsamen Abkühlung führen müssten.

Quelle

dooya · Beitrag von **dooya** » Di 05.05.2020, 13:14

deltadagger hat geschrieben:[...]
Der Erde ist es völlig wuscht, wenn wir mal ein "Mittelmaß" von , sagen wir mal 3% haben werden, sogar dem Großteil der biologischen Masse auf der Erde.
Nur wir Menschen überleben das eben nicht.
[...]

Nope, wir Menschen überleben das nicht alle. Dieses kleine Wörtchen dürfte dafür sorgen, dass der Handlungdruck so unterschiedlich wahrgenommen wird. So lange nicht mein Haus in den Fluten versinkt, freue ich mich doch eher über die kürzere Fahrtzeit zum Meer.

Duke of York · Beitrag von **Duke of York** » Di 05.05.2020, 13:17

dooya hat geschrieben:Nope, wir Menschen überleben das nicht alle. Dieses kleine Wörtchen dürfte dafür sorgen, dass der Handlungdruck so unterschiedlich wahrgenommen wird. So lange nicht mein Haus in den Fluten versinkt, freue ich mich doch eher über die kürzere Fahrtzeit zum Meer.

... und wenn mehr Sonnenstunden pro Jahr auf die PV-Anlage brezeln.

Nebukadnezar · Beitrag von **Nebukadnezar** » Di 05.05.2020, 15:54

dooya hat geschrieben: Ansonsten kann ich nicht erkennen, warum das Cook et al 2013 Papier keine Wissenschaft sein soll. Habs nur überflogen,

und

dooya hat geschrieben:Ihr vermischt zwei unterschiedliche Analysen innerhalb des Cook et al 2013 Manuskripts: (1) eine Analyse von article abstracts und (2) eine von Autoren erbetene Selbsteinschätzung.

Das Folgende sollte Euch erheitern (Bezugnehmend auch auf Eure letzte PN):

nebukadnezar hat geschrieben:Abstract-wortuntersuchung
[..] 97.1%
wie sie (Kategorien) ihre Artikel kategorisieren würden.
[..]97.2% AGW=Yes

Ihr habt nicht nur alle Texte nicht gelesen, sondern auch meinen Text nicht, in dem ich explizit auf beide Fälle eingehe.
Und Ihr kommt zum Schluß, dass ich etwas vermischt hätte

Die anderen 'Studien': das ist das Äquivalent einer Linkfarm
Und das, was sie da machen ist das Äquivalent zu einem überforderten Gymnasiasten, der 1 Zahlenreihe auf dem Zettel stehen hat und weiß, dass er 1 Formel anwenden soll.

Ihr habt oben (abstract): 66.4% nehmen keine Stellung zu AGW.
Das ist die Mehrheit.
(Aber auch das ist irrelevant.)

Habt ihr mit bekommen, wie sehr sich 'Studium'/Forschung verändert hat ?
Vor x Jahren kam jemand auf die Idee, zu quantifizieren, wie oft jemand zitiert wurde und daraus einen Benchmark zu machen.
Erstaunlicherweise kam es dadurch zu einer gigantischen Flut von Papers.
Da es * nicht * möglich ist, Intelligenz zu vervielfältigen durch vermehrte Erteilung von Schul- bzw. Universitätsabschlüssen, sieht der Algorithmus ungefähr so aus:
Wenn ihr gut seid, werdet ihr nur wenige Papers verifizieren können. Das weniger relevante gebt Ihr an 'Andere' ab.
Darwin mit seiner 1 Arbeit hätte heute keine Chance mehr, überhaupt in einem ranking aufzutauchen.

Ich bin u.a. aus der Informatik/Wissenschaft raus, als 1 sehr gutes paper (nicht von mir) mit 'da können wir 6 Paper draus machen !' aufgebläht wurde mit jeweils leicht unterschiedlicher Formulierung, damit es passend zu entsprechenden 'Call for Papers' (vor internationalen) Konferenzen war.
Ich bin ausgeflippt.
Und habe nachgefragt (geschrien), was das soll und der Leiter hat erklärt, dass * er * im Wesentlichen daran gemessen wird, wie der Benchmark im Kopf seiner vorgesetzten Beamten aussieht, dann wieviele privatwirtschaftliche Drittmittel er einwirbt und er versuchen muss, dazwischen noch das unter zu bringen, was er unter Forschung versteht.

Das war vor...25 ? ..Jahren.
Was mich zur Frage bringt: wie kommt Ihr auf die Idee, dass Universitäten in erster Linie intelligente Leute beinhalten ?
Wie lange bleiben sehr gute Leute an der Uni ?

Google/Facebook/etc. stellen sehr gute Leute ein.
Da es einen weltweiten Wettkampf um die besten Köpfe gibt, ist die wichtigste Frage geworden: Wie finde ich die ? Bevor sie jemand anderes findet. Und bieten * diesen * Leuten dann an, zu machen (fast) was sie wollen. Und sei es nur, um sie vom Markt zu nehmen

Jetzt nehmt ihr 1 irrelevanten (oder mehrere) social science-Typen, die eine Umfrage machen.
Was schätzt Ihr, wie viel Geld sehr gute Leute * bezahlen * würden um von solchen Anfragen (und ähnlichem Spam) verschont zu werden ?
Die ertrinken in Schrott.

Ich habe mich mit 'Sustainability' im Studium mehrere Jahre beschäftigt.
Eines meiner Prüfungsthemen war (aus dem Kopf) 'Vergleich von Wahlrechten in Handels- und Ökobilanzen', dazu gehört auch der Aufbau von Ökobilanzen, was man damit ausdrücken kann und falls ihr etwas von meinen technischen Aars gelesen habt, bedeutet das bei mir automatisch auch, wo man durch die Aufstellung des regelwerks bereits das Ergebnis hinreichend genau vorherbestimmen kann incl. Kipppunkte (Grenzbereiche ab der das regelwerk nicht mehr anwendbar ist)

Ich gebe Euch Folgendes:
https://de.wikipedia.org/wiki/Weltbev%C ... t-de-2.png
Selbst wenn Menschen noch keinen Einfluß gehabt hätten, haben sie es in Kürze.
Egal ob sie Auto fahren oder nicht.
1 Einfluß von Menscheit auf Klima ist banal: Ja.
Die Frage ist: wieviel und ab wann ist es relevant ?

Und jetzt seht Euch an, inwiefern der Mensch Umwelt/Klima beeinflusst.
Ich kann Euch eine ganze Latte von Kriterien geben.

Schaut Euch dann an, in welchem Bereich dieser Mist mit '97%' benutzt wird.

Nachgedacht ?
Es gibt fast nur noch CO2.
Echte Wissenschaftler flippen bei sowas aus.
Insbesondere, wenn sie wissen, dass es möglich ist, eine knappe ressource (die nicht mehr beachtet wird) einzusetzen um CO2 zu substituieren.

Vor ca. 25 Jahren habe ich mir die Optionen als Strategiespiel betrachtet. Wie wird eine * politische * reaktion auf ein potentiell globales Problem aussehen ?
Zu den Mitspielern gehören selbstverständlich auch alle großen Konzerne.
Die denken (platt ausgedrückt) in beliebig herstellbaren $.
Wenn $ aber beliebig herstellbar sind, dann ist es z.B. quatsch Öl in $ zu messen.
Stattdessen nehmt ihr z.B. Eroi (Energy return of Investment)
Handelsbilanz und Ökobilanz sind nicht kompatibel.

In einer Ökobilanz (gibt beliebig viele) ist ein Mensch, der ressourcen verbraucht und Schadstoffe emittiert ein Negativposten.
Aber in wirtschaftlicher Betrachtungsweise ist jeder Mensch ein Aktivposten. Man kann ihm was verkaufen !

Die übelste Variante, die alle weltweiten Interessen möglichst ohne Konflikte unter einen Hut bringt, war nach meiner Überlegung damals: handelbare Zertifikate (egal welche Substanz), die es erlauben Konzerninteressen (möglichst viele $) mit irgendwelchen menschlichen Verhaltensweisen (maximal mögliche reproduktion) zu kombinieren:
Verteilung von CO2-Zertifikaten nach (jeweils existente Köpfe + bisheriger Industieverbrauch) / 2

Und dann habt ihr ungefähr das, was vereinbart wurde.
Das ist Politik.
Vielleicht das Maximale, was man vereinbaren kann.
Der Beitrag der Staaten, die die obige Fieberkurve alleine beitragen ?
Da gibt es Versprechen, dass sie ihr Verhalten ändern, sobald sie 'reich' geworden sind.
Mehr ist halt nicht erreichbar, wenn man einen Haufen Unterschriften bekommen will.

Da ich weiß, welche Optionen es in einem Strategiespiel gibt, kann ich relativ präzise suchen, was verfolgt wird:
https://www.nzz.ch/klimapolitik_verteil ... -1.8373227

Lest das mehrmals (aber nicht Alles überfliegen)
Es lohnt sich.
Der Typ ist nach meiner Einschätzung gut und die Schnittstelle zwischen Wirtschaft/Klima/Politik.

dooya · Beitrag von **dooya** » Di 05.05.2020, 16:27

Nebukadnezar hat geschrieben:und

Das Folgende sollte Euch erheitern (Bezugnehmend auch auf Eure letzte PN):

Ihr habt nicht nur alle Texte nicht gelesen, sondern auch meinen Text nicht, in dem ich explizit auf beide Fälle eingehe.
Und Ihr kommt zum Schluß, dass ich etwas vermischt hätte
[...]

Ihr habt Recht, ich habe Euren Beitrag nicht aufmerksam genug gelesen.

~edit 6.5.2020~
Update zur meiner Selbsteinschätzung, ich hätte einen Beitrag nicht aufmerksam genug gelesen: https://www.si-games.com/forum/showthre ... ost1175858
~/edit~

Nebukadnezar hat geschrieben:[...]

Die anderen 'Studien': das ist das Äquivalent einer Linkfarm
[...]

Ich hätte eher gedacht, dass es sich um einen Literatur-Review / Überblicksarbeit handelt und damit um eine durchaus übliche Art der wissenschaftlichen Publikation.

Nebukadnezar hat geschrieben:[...]
Ihr habt oben (abstract): 66.4% nehmen keine Stellung zu AGW.
Das ist die Mehrheit.
(Aber auch das ist irrelevant.)
[...]

Ja, die Mehrheit aller Artikel, die im Abstract die Worte 'global climate change' oder 'global warming' enthalten, nehmen keine Stellung zur AGW. Die Frage, die Cook et al sich gestellt haben, war welche Position die Autoren vertreten, wenn sie Stellung nehmen. Ich sehe da weder einen Widerspruch, noch irgendeine Unklarheit in der Darstellung.

Und das ist meiner Wahrnehmung nach auch ein ganz übliches Vorgehen für Überblicksarbeiten: Extraktion von Artikeln/Abstracts aus einer Datenbank anhand bestimmter Suchkriterien und anschließend händisches Aussortieren nach tatsächlicher Relevanz für die untersuchte Fragestellung.

Nebukadnezar hat geschrieben:[...]

Ich verstehe gerade nicht, was Ihr mir mit diesen Ausführungen sagen wollt. Dass Wissenschaft generell schlecht ist? Oder nur Sozialwissenschaften? Oder nur Klimaforschung? Oder der 97% Artikel ist schlecht gemacht, weil seine Ergebnisse unsachgemäß in Folgediskussionen genutzt werden?

dimovski · Beitrag von **dimovski** » Di 05.05.2020, 16:29

deltadagger hat geschrieben:Das ist vollkommen richtig, werter Private_S.
Vielleicht zur Klarstellung:
Wir bestreiten ja gar nicht den anthropologischen Anteil an der Erderwärmung, sind mutmaßlich sogar einer Meinung, dass wir einen erheblichen Anteil daran haben.
Nur ist es aus meiner Sicht irrelevant, ob wir nun 50, 70 oder 97% daran Schuld sind.

Unser Anteil am Klimawandel kann ein nicht ganz geschlossenes Ventil oder ein waschechtes Gasleck sein. Ist der erste Fall der mit dem wir es zu tun haben, hat die Natur woanders ein Gasleck und Konsumreduzierung macht keinen Unterschied => der Lösungsansatz ist nicht mehr politischer, sondern wissenschaftlicher Natur. Blöderweise sieht es aber so aus, als ob der zweite Fall die Realität beschreibt (da sind wir beide uns wahrscheinlich einig, die "echten" Klimawissenschaftler vielleicht nicht).

Nebukadnezar · Beitrag von **Nebukadnezar** » Di 05.05.2020, 16:54

deltadagger hat geschrieben:Ist es nicht letztlich irrelevant, wie hoch der Anteil der Menschen am Klimawandel ist?

Wir haben heute die Technologie, grundsätzlich ressourcenschonender und umweltbewusster zu handeln.

In den CO2-Simulationen wird eine Obermenge an emittierbarem CO2 angesetzt, das nicht überschritten werden darf, bevor die Simulation kippt, d.h. den simulierbaren Bereich verlässt.
Ab dann ist unbekannt, was passiert.

Falls man dem gedanklich folgt, reicht es *nicht * aus, umweltbewusster oder ressourcenschonender zu agieren.
Ihr habt stattdessen eine harte Grenze, ab der ihr nicht mehr emitieren dürft.

Jeder Mensch, der geboren wird macht jeden anderen ärmer in dieser Betrachtung.
Ja: auch ein Slumbewohner.
Falls Ihr in $ denkt und Euch für 'reich' haltet: falsch (in diesem Szenario).
Von dem Euch zustehenden Konto (ressourcen) (bei einer Pro-Kopf-Verteilung) gibt es jetzt weniger, was ihr noch abheben könnt.

"umweltbewusster oder ressourcenschonender": Nein.
Konto, Abbuchung, Maximal.

Falls Ihr an irgendeiner Stelle in obigen Kontext Folgendes rein packt:
- jeder Mensch muß ein Haus haben
- man darf Menschen nicht verbieten, sich zu vervielfältigen
- etc.
dann erleidet Ihr Schiffbruch selbst bei einer so reduzierten Frage wie CO2-Emmitierung.

Falls Ihr mit 'aber meine humanistischen Werte' oder 'ein Menschenleben ist wertvoller als Alles andere' kommt:
Fokus !

Das obige Szenario habe ich mir nicht ausgedacht.
Ich verfolge es nur so, wie ein Wissenschaftler es macht.
* Jeder * Mensch, der auf die Welt kommt, macht Euch in diesem Szenario ärmer.
Es gibt in obigem Szenario eine Grenze.

Was ich nicht sage: ob das Szenario korrekt oder sonstwas ist.
Dazu nehme ich nicht Stellung.
(Ich begrüsse selbstverständlich Forschung, die möglichst präzise Simulationen ermöglicht)

Nebukadnezar · Beitrag von **Nebukadnezar** » Mi 06.05.2020, 09:26

dooya hat geschrieben:
Ich verstehe gerade nicht, was Ihr mir mit diesen Ausführungen sagen wollt. Dass Wissenschaft generell schlecht ist? Oder nur Sozialwissenschaften? Oder nur Klimaforschung? Oder der 97% Artikel ist schlecht gemacht, weil seine Ergebnisse unsachgemäß in Folgediskussionen genutzt werden?

(Pascalnotation Pseudocode):
ArtikelPeerReviewKlima:=GetArticle[PeerReview,Klima]; // gibt die Artikel aus der Datenbank (existiert), die die beiden Tags haben.
Keywords:=(a,b,c,d,e,f.....); // Keywords zum Suchen
agw:=0; // Zähler für agw-Vorkommen in Menge der Artikel
for n:=1 to Anzahl(ArtikelPeerReviewKlima) do begin // Alle Artikel der Reihe nach nehmen
Artikel:=ArtikelPeerReviewKlima[n]; // Kürzel
found:=0; // Merker für 1 oder mehrere Keywords wurden im Artikel gefunden
for m:=1 to Anzahl(Keywords) do if keywords[m] in Artikel.abstract then found:=1;// Volltextsuche im kleinen Abstract
agw:=agw+found; // found= 0 bzw 1
end;

Ihr bekommt: keine Nennung von irgendeinem Keyword vs agw=yes.
Den Aufwand keyword gefunden, aber agw=no, schenke ich mir.

Das ist grob der Aufwand um ohne 12 Hiwis eine Abstractsuche durchzuführen.
Es lässt sich mit diesem Aufwand nach * Beliebigem * suchen.
Ihr könnt auch (wie in Suchmaschinen) eine Abfragesprache verwenden.
Nein, das muss nicht mehr 'händisch' gemacht werden.
Und es gibt keine Möglichkeit selbst mit seinen Zahlen *dort* auf 97% zu kommen.
Das ist aber die Nummer, die er fährt.

Er zitiert seine Studie mit 97% agw=yes.
1. Abstract: 32.6 % agw
2. Email: 63 % agw. Von 14% Rückmeldungen.

Das sind 9%. (0.14*0.63)
Und von diesen *********** 9% ********** haben 97.2% agw=yes gestimmt.
Das ist ... wenig.
Grob unwissenschaftlich, sich selbst mit sowas als '97%' zu zitieren (Metastudie).

Wer auf sowas clickt (Email-Umfrage)....hat zuviel Zeit an der Hand oder ist dringend darauf angewiesen, irgendwie Aufmerksamkeit zu generieren.
In uralten Zeiten, als es noch wenige Sozialwissenschaftler gab oder in den Anfangstagen des Internets hat man vielleicht auf sowas geclickt.
Aber wieviele * gute * und vielbeschäftigte Leute glaubt ihr zu erwischen, wenn es immer mehr Umfragen gibt und Tonnen von Papers ?

Google (bzw. einige Firmen) beschäftigen Leute, die wissen, dass sich das Verhalten von einer Anfragemenge ändert, wenn sich die Umgebung ändert.
Sie geben eine Menge Geld aus, um ihre Algorithmen ständig anzupassen.
Das war der Hintergrund für meine vorige Darstellung, was sich geändert hat im Universitätsbetrieb.
Ein Sozialwissenschaftler (oder was immer er ist), sollte das wissen.
Ja: Google, Facebook, etc. stellen auch Geisteswissenschaftler ein.
Aber nicht solche.

Was der Cook anscheinend geschafft hat: mit einem Aufwand nahe 0 eine weltweite Marke zu werden, die jetzt zitiert wird.
Irgendwas mit Medien/PR, also Leuten, die maximal abstracts lesen und Zahlen einfach so abtippen.
Warum auch immer.

Jetzt kommen wir dazu, was eigentlich gefragt werden könnte:
Stellt Euch vor, Ihr baut ein Haus mit elektronischem Einbruchssicherheitsschnickschnack.
Und im Haus habt Ihr wahnsinnig wertvolles Zeug, das man leicht verscherbeln kann, im Wert von 1 Million Euro.
Ihr würdet gerne dem Hersteller vertrauen, dass Alles sowas von sicher ist, aber Ihr habt mal irgendwo gelesen, dass da evtl. Sicherheitslücken sind.
Jemand müsste das prüfen.
Wen nehmt Ihr ?
Einen Einbrecher.
Hier: Einen Hacker.
Ihr setzt ein Preisgeld aus (10.000) weil Euch eure 1 Million was wert ist.
Für 10k setzt sich jemand da wahrscheinlich ran und versucht reinzukommen.
Hoffentlich ein Guter.
Falls er es nicht schafft, seid Ihr jetzt sicher (so ziemlich).

Und nun (Nachhaltigkeit ) habt ihr Simulationen, die verschiedene Institute nutzen, auf deren Basis das IPCC seine Berichte erstellt.
Das, worum es hier geht, ist alleine bei Zertifakten ein x Milliardengeschäft.
Insbesondere handelt es sich um aus dem Nichts geschaffene Vermögenswerte (Verschmutzungsrechte) für deren Nutzung ....Ihr bezahlt.
Nehmt die Subventionen dazu, dann seid Ihr bei USA/EU/China bei Billionen.

Wieviel wäre es Euch als besorgter Bürger/Staat wert um zu überprüfen, ob es da irgendwo einen Programmierfehler gegeben hat ?
Ihr habt bei Corona-Nachrichten mitbekommen, dass es Fehler bei der Parameterverwendung (!) gegeben hat in Szenarien (Schweden).
Und das ist vergleichsweise extrem simpel.
Es geht um Billionen !
Wäre es zuviel verlangt, den Betrag, den z.B. Bund/Länder für feministische Pornos oder sonstigem Müll ausgeben, als einmaliges Preisgeld auszuloben, für denjenigen, der einen relevanten Programmierfehler bzw. Modellierungsfehler findet ?

Falls Ihr dafür haften würdet (für die Billionen) sollte die Antwort lauten: Ja.
Ich weiß nicht, wie hoch der Betrag sein muß um die BESTEN Leute dafür zu interessieren, sich an die Arbeit zu machen.
Es ist irrelevant, was normale Leute glauben.
Dafür wollt Ihr die BESTEN, die es gibt.
Es sind - auch falls Ihr das nicht sofort spürt - Eure Billionen.

Ich hatte 2008/9 nachgeschaut.
Einige IPCC-relevante Institute hatten ihre Modelle als Quellcode öffentlich (nicht alle).
Selbstverständlich * muss * jedes Modell als Quellcode öffentlich vorliegen.
(Falls jemand 'Supercomputer' denkt: die werden für die Ausführung benötigt einiger Teilmodelle. Den Code kann ein kompetenter Programmierer auch so bis zu einen gewissen Grad beurteilen. Die Mandelbrotmenge z.B. ist aufwendig zu berechnen, aber simpel/kurz als Code).

Dafür solltet Ihr (Staat/Bürger) eigentlich die ALLERBESTEN Hacker/Programmierer gewinnen.
Bei einem Einsatz von Billionen ist fast jedes Preisgeld ein Witz.

Habt Ihr davon gehört ?
(Mir ist es unbekannt)

* Das * solltet Ihr fragen.
Jede Beschäftigung mit Forentrollen/Trash aus Unwissenschaften, die mit '97%', o.ä. rumlaufen, kostet Euch Lebenszeit, die von den Fragen ablenkt, die Ihr definitiv haben würdet, wenn Ihr selber für Millionen oder Billionen haften würdet.
Und das tut Ihr !
Euch wird ein bizarrer Dualismus (der nicht echt ist, sondern konstruiert zwischen 97 (und es ist der Trash von oben!) vs 3 Klimaleugner ) angeboten in einem Subthema (CO2).
Und laut dem was, was ich gelesen habe in den letzten x Jahren, hat es 0 Aufrufe gegeben, dass die BESTEN Leute versuchen einen Fehler zu finden.
Bizarr, oder ?

Möglich, dass ich was übersehen habe, aber ich glaube nicht.
Einen Aufruf, dass 1 Millarde oder sonstwas demjenigen winkt, der was relevantes findet, wäre in irgendwelchen Medien erschienen.

Zahlen müsst Ihr ja garantiert nicht, denn Ihr würdet ja nicht Billionen (!!!) aufwenden, wenn Ihr Euch nicht völlig sicher wärt.

Wie zum Teufel schafft man es, sowas nicht zu fragen ?
Das ist eine Kunst, Absicht(Framing), Massenpsychose oder sonstwas.
Vielleicht ist es 'menschlich' ?
Ich glaube mich aber sehr präzise daran zu erinnern, dass früher solche Fragen mal gestellt wurden.
Und nicht einfach Billionen plötzlich auftauchten ohne dass das sehr genau geprüft wird.

Das obige Vorgehen wird von Apple, etc. angewendet.
Sie setzen Preisgelder aus, um Fehler zu finden.
Haben die keine guten Leute ?
Ich behaupte nicht, dass bei Apple nur Trash arbeitet, aber die Leute, die Algorithmen und Kipppunkte sehen können, wo andere Nichts sehen, arbeiten nur in geringer relativer Zahl in großen Firmen. Warum auch immer.

Interesse am Edenhöfer-Artikel (NZZ) ?
Das ist Deutschlands Mann.
Er ist ziemlich offen.
Und die Würfel sind seit langem gefallen, da kann man ja mal schauen, was mit all den aus dem Nichts erschaffenen Vermögenswerten, die Deutsche zahlen werden, so passieren soll.

dooya · Beitrag von **dooya** » Mi 06.05.2020, 09:48

Nebukadnezar hat geschrieben:(Pascalnotation Pseudocode):
ArtikelPeerReviewKlima:=GetArticle[PeerReview,Klima]; // gibt die Artikel aus der Datenbank (existiert), die die beiden Tags haben.
Keywords:=(a,b,c,d,e,f.....); // Keywords zum Suchen
agw:=0; // Zähler für agw-Vorkommen in Menge der Artikel
for n:=1 to Anzahl(ArtikelPeerReviewKlima) do begin // Alle Artikel der Reihe nach nehmen
Artikel:=ArtikelPeerReviewKlima[n]; // Kürzel
found:=0; // Merker für 1 oder mehrere Keywords wurden im Artikel gefunden
for m:=1 to Anzahl(Keywords) do if keywords[m] in Artikel.abstract then found:=1;// Volltextsuche im kleinen Abstract
agw:=agw+found; // found= 0 bzw 1
end;

Ihr bekommt: keine Nennung von irgendeinem Keyword vs agw=yes.
Den Aufwand keyword gefunden, aber agw=no, schenke ich mir.
[...]

Ah jetzt versteh ichs, Ihr habt das Paper gar nicht gelesen.

Nebukadnezar · Beitrag von **Nebukadnezar** » So 10.05.2020, 22:13

Anfang 1990er gab es eine Reihe von Meldungen über Erderwärmung und an Universitäten interessierten sich Leute dafür.
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/ ... _2019.webm

Wenn man sich das ansieht (egal wann man in den 90ern gestartet ist), dann fällt auf:
1. Das ist die Oberfläche
2. Woher kommen die historischen Messdatenreihen eigentlich ?

Damals gab es zwar schon Computer, Satelliten, Modelle, etc. aber in erster Linie gab es unvollständige Messdatenreihen und selbstverständlich gab es auch diese unvollständigen Messdatenreihen praktisch nur für die Oberfläche, selten da wo man sie brauchte und historische gab es fast gar nicht.
Um die notwendigen Daten zu erhalten, wertete man u.a. Wetteraufzeichnungen aus Kirchenbüchern, Tagebüchern, etc. aus, d.h. Man erhielt sowas Ähnliches wie historische Datenreihen wo....weisse Männer Landwirtschaft/Schifffahrt betrieben hatten.

Alle anderen notwendigen Daten um die fehlenden historischen Messdatenreihen zu simulieren wurden erzeugt.
Das ist kein Hoax !
Das ist Wissenschaft.

Daten und Modell bedingen sich gegenseitig.
Ihr erzeugt ein Modell und sagt dann, wo entsprechend dem Modell Messpunkte liegen müssen.
Habt ihr genügend Messpunkte lasst ihr euer Modell laufen.
Funktioniert es halbwegs ohne ins Nichts zu laufen, macht ihr 2 Sachen:
1. Ihr versucht jetzt präzisere historische Messdaten zu bekommen. Falls euer globales Modell z.B. in der Antarktis alle 40 Jahren stärkeren Niederschlag vorhersagt, dann bittet ihr die nächste Expedition einen Bohrkern von einem Ort mitzubringen, an dem kontinuierlich Niederschlag fallen konnte und liegen blieb.
Die Antartktis ist klasse für sowas, weil da zum einen fast kein Mensch ist, wenig Niederschlag fällt und das Eis sehr sehr lange konserviert. Ihr bekommt einen hohen Datenreichtum, der Jahrtausende zurück reichen kann. Und wenn Ihr mit diesen neuen Daten euer Modell laufen lasst (diesmal basiert es zumindest teilweise auf Messwerten !), dann erhaltet Ihr Rückschlüsse auf andere Bereiche. Haut Euer Modell ab, könnt ihr euch hinsetzen und eure Modelltheorie noch mal überprüfen und (wahrscheinlich) euer Modell anpassen oder schlimmer: neu schreiben
2. Falls Modell und Daten stabil sind, dann habt ihr jetzt Belege dafür, dass Euer Modell und Eure historische Datenbasis (z.T. Erzeugt) in Übereinstimmung sind. Statt sich zurück zu lehnen und so richtig zu feiern, fängt die Wissenschaft erst jetzt richtig an.
Nun versucht Ihr Euer Modell gezielt zu zerstören bzw. in nicht definierte Grenzbereiche zu bringen. Denn euer Modell hat ja den Anspruch Realität abzubilden und auch die Zukunft vorherzusagen, basiert aber nur auf Daten, die * Übereinstimmung * mit dem Modell erzeugen und gezielt gesucht wurden.
Ich gebe als Beispiel die Datenreiche 1/x.
Von -unendlich bis +unendlich habt Ihr unendlich viele Messpunkte, die derart gleichartig sind, dass man fast von einer konstanten Funktion ausgehen könnte und den Rest als minimale Messfehler erklärt. In einem winzigen Bereich um die 0 haut diese Funktion aber sowas von ab. Falls Ihr eure Messwerte so gewählt habt, dass Ihr die 0 nicht erfasst, dann kommt Ihr nie drauf, dass da was los ist.
Also gilt es jetzt, diese Punkte in eurem Modell zu finden und ebenfalls wieder zu überlegen, wie man die notwendigen Daten dafür bekommen könnte, die Ihr leider nie direkt messen können, da die Datenreichen eben historisch sind und Ihr diese Datenreihen also nie mehr erzeugen könnt.

Kennt ihr noch den Rutherfordschen Streuversuch aus Physik (10.Klasse ?).
Man beschiesst eine Goldfolie mit Elektronen und die meisten, aber nicht alle, erzeugen auf einem Medium dahinter ein kurzes Signal. Aus dem Grad der Linearität zwischen Abschuss und Aufschlag könnt Ihr die vermutete Atomdichte bestimmen. Dann ist noch Ablenkung. Aus dem Grad der Ablenkung könnt Ihr Rückschlüsse auf den Aufbau des Kraftfeldes formulieren.
Ein Genie namens Nils Bohr hat das Bohrsche Atommodell beschrieben, das zum einen geschlossen logisch war und diesen Versuch als auch andere erklärte und erlaubte in die Zukunft zu sehen, was da noch sein müsste und siehe da: weitere Experimente bestätigten die Prognosekraft des Models und alle waren begeistert.
Ein fantastisches, nützliches Modell mit einem winzigen Nachteil.
Es war falsch.
Und alle wussten es.
Weil es Phänomene gab, die nicht mit dem Modell erklärten werden konnten, aber dies war lange lange Zeit das mit großem Abstand beste Modell, das a) logisch geschlossen und b) saugeil nützlich war.
Mein Physiklehrer hat das genauso gesagt.
Schlechtere Physiklehrer weisen nicht drauf hin oder wissen es evtl. gar nicht.

D.h., bei jedem Modell, ja: jedem Modell, weiß man bei guter Schulbildung: es ist sehr sehr wahrscheinlich falsch. Aber es ist besser als nix, erlaubt Verhaltensprognosen und Wissenschaft wird betrieben um immer bessere Modelle zu erzeugen. Wissen schaffen.
Der Grad der Falschheit spielt dabei eine Rolle. Wie weit man in die Vergangenheit sehen kann und wie präzise/zuverlässig die Prognosen sind.
Und ob sich hinreichend sehr sehr gute Wissenschaftler bemühen, die Knackpunkte im Modell finden zu wollen.

Wer als kommender Wissenschaftler vor sowas sitzt, ist zu Recht etwas beunruhigt, z.B. bezüglich der Frage, ob das eine Medienente ist. Oder von einigen Wissenschaftlern kommt, die zwar gut prüfen können, ob sie richtig liegen (einfach), aber keine Intelligenz aufwenden um auszuschliessen, dass sie falsch liegen (schwierig, extrem anspruchsvoll, kann nie beendet werden).

Und in dieser Not der Physiker, Mathematiker, Chemiker verlangten alle irgendwann jeder für sich nach etwas Sicherheit.
Man schaut was eigentlich die machen, die wirklich richtig viel Geld verlieren würden und noch viel mehr: ihr ganzes Geschäftsmodell (!), wenn das hier nicht nur ein Hoax/Ente/Mode wäre.
Die Versicherungsindustrie.
Die lebt davon Risiken zu versichern, die weit in der Zukunft liegen.
Und da man als MINT ziemlich faul ist und gleichzeitig nicht ganz doof und weiß, dass Menschen gerne Risiken auf Andere verschieben, sieht man sich an, an wen die das verschieben.
Die Rückversicherungsindustrie.
Die Versicherer der Versicherer, so wie es die (Zentral)Bank der Banken gibt.
Eine Welt mit eigenen Gesetzen und unglaublichen Mitteln.
Wenn die nicht eigene Forschung auf die Beine stellen (und zwar in rasender Geschwindigkeit), dann handelt es sich um eine Ente/Hoax/Mode und ist wesentlich weniger wichtig als gedacht oder die Rückversicherungsindustrie pennt komplett.

Hingeschaut und: die stellten alles ein, was Rang und Namen hatte und bauten eigene Modelle.
Beruhigt konnte man sich jetzt wieder eigenen Modellen/Messreihen/Texten/Gedanken widmen, denn wenn das Riesenmonster da hinten Sorgen hat, dann ist es was Wichtiges für kleine Forscher dabei.

Nach einiger Zeit kommt aber wieder jeder irgendwann auf den pfiffigen Gedanken, dass Rückversicherer keine Wohltätigkeitsvereine sind.
Versicherer können nur dann überleben, wenn sie einen Informationsvorsprung haben. Oder die Kunden etwas dümmer sind. Oder nicht langfristig denken. Sie haben definitiv im Kern Ihres Geschäftsmodells den zwingenden Punkt, mindestens 2 Realitäten zu haben.
Ihre (die bestmögliche) Sicht der Realität.
Und die Realität der dummen zahlenden Masse.

Was für Forschung betreiben die (guten) Forscher da eigentlich ?
Oder sammeln sie einfach die besten ein, damit diese nicht woanders arbeiten ?
Wieviele Arbeitsplätze gibt es eigentlich für Klimaforscher ?

Uni, Militär, Institute, das Monster Versicherungsindustrie und das andere Monster CO2-Ausstossende Industrie.
Es ist ein Big Player (Versicherungsindustrie) mit dem Geschäftsmodell Informationsungleichheit zu erzeugen/auszunutzen.

Das weiß jeder, wirklich jeder, der in irgendeiner Weise sich mal mit Nachhaltigkeit derart beschäftigt hat, dass er anfängt eigene Fragen zu stellen.
Wer z.B. die Münchener Rück in diesem Kontext nicht kennt, scheidet aus.
Zum einen weil es das grösste Monster ist und alle (Deutschen), mit denen ich mich unterhielt, speziell da nachgeschaut haben um ihre eigenen Sorgen bzgl. der Zukunft des Forschungsgebietes beantworten zu können.
Zum anderen wird man als Spiegelleser (oder allgemein: Medienkonsument) irgendwann zwangsläufig über sowas gestolpert sein:

https://www.spiegel.de/wissenschaft/nat ... 61839.html
(Oder sucht Euch beliebig viele Artikel aus der Presse raus)

Der Artikel dürfte jetzt verständlich sein, nachdem ich oben beschrieben hatte, was ein Modell ist, wie es entsteht, dass es nie fertig ist, dass Daten und Modell sich gegenseitig beeinflussen und auch wie die Interessenlage ist. Der Spiegelartikel ist m.E. ziemlich gut.

Jetzt kommen wir zu Informationen bzgl. Klimawandel, die sehr wahrscheinlich falsch sind bzw. wie man sie prüfen kann.

1. Alles was es an Videos gibt: kein Transcript vorhanden → Trash
2. Grundlegende allumfassende Sachen wie Sonnenprotuberanzen, kosmisches Zeug.
Ja, das hat Einfluß. Aber es ist groß. Es ist einfach zu messen. Weil es so konstant/bekannt ist (auch in Zyklen). Man benötigt nur wenige Messpunkte um ihre Wirkung zu bestimmen. Diese Sachen sind von Beginn an in den Modellen drin gewesen.
Was dort neu sein kann: historische Messdaten. Die gibt es natürlich nicht in beliebiger Präzision. Falls jemand heraus findet, dass der Sonnenzyklus in der Vergangenheit deutlich anders war und dies nicht mit den Modelldaten insgesamt übereinstimmt auch wenn es * jetzt * kurzfristig übereinstimmt, dann kann das bedeutsam sein. Muss aber nicht.
3. Im Gegenzug zu dem(hoffentlich) irrelevanten kleinen Nichtbezug zwischen Sonne/10 Jahre auf die Modelle können Entdeckungen von bisher unbekannten Spikes in weit zurück liegenden Datenreihen * extrem * relevant sein. Alle historischen Datenreihen sind...extrem dünn/geschätzt/interpoliert.
Falls Historiker z.B. eine Mayastadt entdecken, die sich nicht durch menschengemachte Überdehnung der Ressourcen durch zu schnelles Wachsen der Bevölkerung/Wasserentnahme/Abholzung verdientermaßen aus dem Genpool gestrichen hat, sondern durch externe Einflüsse wie langfristige Temperaturänderung/Niederschläge zu Grunde ging, dann hat diese Expedition von Geisteswissenschaftlern einen Riesenfund gemacht, falls das vorher nicht bekannt war.
Datenpunkte, die der angenommenen Datenreihe des Klimamodells widersprechen.
So ein Datenpunkt kann nicht einfach eingefügt werden. Das Ganze Modell muss jetzt so geändert werden, bis es diese bis dahin unbekannten externen Einflüsse modelliert.
Damit ist nicht gesagt, dass sich das Gesamtmodell komplett ändert, aber theoretisch ist das möglich.
5. Gut vs. Böse. Klimapropheten vs. Klimaleugner. Konstruktion eines Dualismus. 'Entlarvung' des Gegners. Bleibt also nur noch die eigene Position übrig, womit man Recht hat. Umgekehrt gibt es die Warner, die z.B. vermelden, dass historische Messdaten aus einem Wald heute in der Stadt liegen. Ja, bekannt: es wurden Wetterberichte von Bauern/Pastoren ausgewertet um an etwas zu kommen, was historisch ist. Sowas ist kein neuer Fehler.
Beide Ansätze der Konstruktion eines Dualismus arbeiten damit, dass der Leser keine Ahnung hat, was ein Modell ist und lässt Euch (in beiden Fällen) glauben, dass es sich um etwas Festes handeln würde. Wissenschaft ist ausgesprochen fragil. Also muss man sich richtig Mühe geben.

Es ist schwierig in die Köpfe anderer Leute zu schauen, daher versuche ich es gar nicht erst.
Was aber sehr leicht ist: zu prüfen, was sie tun.

Wir wollen im Folgenden schauen, was der mächtigste Mann der Welt vom Klimawandel hält. Genauer gesagt, was er von Erderwärmung, Meeresspiegelanstieg hält.
Ich spreche von Obama, der (als Politiker) sehr viel über Klimawandel, Verantwortung, etc. gesprochen haben soll, Verträge für Andere unterzeichnete und gleichzeitig Zugriff hatte auf die Besten Wissenschaftler seiner Wahl.
Würde er öffentlich leugnen, dass es Klimawandel gäbe, wäre die Frage wertlos. Ich stelle die Frage nur, weil er die Kombination von Anspruch und Ressourcenzugriff (Beste Wissenschaftler) hat.

Meine Antwort ist eine Suchanfrage, die ich in 30 sekunden überlegt habe.
Ixquick: „Obama house bought coast“
https://www.businessinsider.de/internat ... ?r=US&IR=T

Unten ist eine Slideshow des Hauses. Bild #2

Ich behaupte, dass dieser Mann zum Schluß gekommen ist mit dem besten Wissen dieser Welt, dass der Meeresspiegel in absehbarer Zeit nicht nennenswert steigt, keine weiteren schweren Hurricanes auf seine Gegend zukommen und 12 Millionen sind auch für ihn kein Pappenstiel. Es liegt beim Vielfachen seines 8-Jahre-Präsidentengehalt.

Dann schauen wir uns an, was die Münchner Rück (MR) macht.
Neben dem Verkauf von Zukunftswetten legen diese Konzerne unglaublich viele Gelder an.
Ich hatte mir vor langer Zeit angesehen, in was sie investiert sind und um es kurz zu sagen: Nimm eine beliebige Umweltverschmutzung und die MR ist dabei.
Falls MR also z.B. so einen Blödsinn behaupten würde, dass sie es in irgendeiner Weise tangieren würde, was mit unserer Umwelt passiert, dann würde ich lachen. Sie profitieren in jeder Hinsicht von möglichst exponentiellem Bevölkerungswachstum, Abholzung, Perstiziden und verkaufen hier Wetten, dass es ganz schlimm wird. Noch schlimmer als es das IPCC meint.
Ich weiß nicht, wie ein Wissenschaftler es dort aushält.
Nicht weil sie das tun.
Sondern weil sie exakt das Gegenteil tun, von dem was sie behaupten.
Ich könnte verstehen, wenn die sagen, dass Geldanlage nicht Ihr Problem ist.
Aber nur, wenn es getrennt ist.
Und bei der MR haben die Geldanlagen einen direkten Einfluß auf das, was die Klimaforscher erforschen und wovor sie warnen, dass es schlimm wird.
Anders ausgedrückt: die MR ist eine Rückkopplungsmaschine zur Geldvermehrung für die MR, wenn man sie für voll nehmen würde.
Eine Paradoxon, bei dem ich immer lachen muss.
Es ist möglich, dass es 2 Sorten Wissenschaftler gibt: Zum einen eine sehr kleine Gruppe von Cracks, die einen Fork eines öffentlich zugänglichen Modells verwalten/modellieren. Jetzt werden 2 Versionen erstellt: Parametersatz 1 bekommen die anderen Wissenschaftler zu sehen, die sich z.B. um Hurricanes kümmern und Modelle nur benutzen, aber nicht erstellen können und Parametersatz 2 zeigt die Realität für das Gesamtmodell so wie sie die Münchener Rück sieht. Zugriff nur für autorisiertes Personal. Geschäftsgeheimnis.
Ich weiß es nicht.
Das wäre die beste Erklärung, die ich habe, wie Wissenschaftler jetzt noch bei der Müchener Rück arbeiten können. Dem Vorbildkämpfer gegen Erderwärmung.

Extreme Wackelpunkte in der Prognose:
Also Texte/Warnungen, die mich aufhorchen lassen würden
1. 2000 wurde ein Satellit eingesetzt, der mit einem mir unbekannten Verfahren die Meerestemperatur des gesamten Ozeans misst. Fantastisch ! Und zeigt zum anderen, wie wenig Messdaten (ganz zu schweigen von historischen ! ) man bisher hatte. Und alles in 1 Satellit. Und wenn der falsch misst (wer sich mit Kalibrierung auskennt – ich tue das – der weiß wie hoch der Aufwand ist) oder die Theorie nicht ganz sicher ist oder was Unbekanntes im Ozean nicht gemessen wird oder jemand eine Fixe Funktion im Chip generiert ?
Leute aus dem Messdatenbereich lieben die Begriffe 'Redundanz' und 'unabhängig'.
'Redundanz' heisst hier ein überlappendes Verfahren, das Ähnliches misst, aber bei einer Störung des ersten Messgerätes eben durch Nicht-Gleichheit einen Fehler signalisiert.
'unabhängig' heisst, dass es ein Verfahren sein sollte, das vollkommen unabhängig vom anderen funktioniert (Geräte, Theorie, etc.) und ähnliche Daten liefert.
2. Spinner. Nicht irgendwelche Spinner, sondern Spinner mit Spezialwissen, das sonst niemand hat. Das kann z.B. ein Prospektor für Gasvorkommen sein mit einer verblüffenden Nase für Erfolg (also keinem bekannten Algorithmus folgt), der sich seine Auftraggeber aussuchen kann. Der kann unabhängig reden. Er kann es sich insbesondere leisten. Denn auch wenn er sich möglicherweise unbeliebt macht bei der bösen CO2-Verbrennungsindustrie: solange er extrem gut ist, ist das m.W. nahezu egal. Alleine die Bestimmung wie groß die bekannten Öl- und Gasvorkommen sind, war in der Vergangenheit schwierig. U.a. weil ganze Staaten davon abhängig sind, dass keiner weiß, wieviel sie haben und wie teuer es ist das zu fördern.
Falls so jemand auspackt oder eigene Erkenntnisse verarbeitet, kann es aus dieser Richtung neue historische Messdaten geben.
3. Die Modelle selber. Es gibt nur wenige, die Experten darin sind. Die meisten, die irgendwas mit Klima machen, nutzen die nur oder holen draussen Daten. Aber diejenigen, die die Modelle verwalten, erstellen, Datensätze abgleichen mit den Modellen, etc. sind zum einen wenige, ziemlich gut und damit die ideale Stelle für Druck/Korruption, falls jemand ein bestimmtes Ergebnis wünscht. Es wurde schon mehr Leute für weniger Einsatz korrumpiert. Daher: Source-Code offen. Mit parametersätzen. Und * nur * die dürfen in Simulationen verwendet werden, die das IPCC verwendet.

Um zu verstehen, warum ich auf der Fragilität von Modellen rumhacke:
Hypothese über unbekannte Realität bilden
Messdaten/Eingriffe bilden um Hypothese zu testen
These aus Hypothese bilden
Automatische Messdatenreihe erzeugen und Simulation laufen lassen = Modell/Algorithmus
Gültigkeitsbereich des Algorithmus bestimmen.
Versuchen den Algorithmus zu zerstören um bei 1/x die 0 zu finden
Zukunftsprognose formulieren

Das habt Ihr in diesem Forum gelesen.
Unten in meinem Link stehen die AAR.
(Zinsprognose nicht enthalten, aber nach demselben Prinzip)
Das (bis dato unmögliche Ergebnis) und meine Schreibweise wie ich etwas mache und wie die Software funktioniert wurde vom Forum als 'technischer AAR' betitelt.
Ich bin wissenschaftlich ran (s.o.) gegangen.
Und das war die harmlose Variante einer Realität, die * fix * ( = Software) , aber unbekannt war.
Vergleichsweise einfach.
Selbes Prinzip.

- - - - - - - - - - AUTOMATISCHE ZUSAMMENFÜHRUNG - - - - - - - - - -

Anfang 1990er gab es eine Reihe von Meldungen über Erderwärmung und an Universitäten interessierten sich Leute dafür.
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/ ... _2019.webm

Wenn man sich das ansieht (egal wann man in den 90ern gestartet ist), dann fällt auf:
1. Das ist die Oberfläche
2. Woher kommen die historischen Messdatenreihen eigentlich ?

Damals gab es zwar schon Computer, Satelliten, Modelle, etc. aber in erster Linie gab es unvollständige Messdatenreihen und selbstverständlich gab es auch diese unvollständigen Messdatenreihen praktisch nur für die Oberfläche, selten da wo man sie brauchte und historische gab es fast gar nicht.
Um die notwendigen Daten zu erhalten, wertete man u.a. Wetteraufzeichnungen aus Kirchenbüchern, Tagebüchern, etc. aus, d.h. Man erhielt sowas Ähnliches wie historische Datenreihen wo....weisse Männer Landwirtschaft/Schifffahrt betrieben hatten.

Alle anderen notwendigen Daten um die fehlenden historischen Messdatenreihen zu simulieren wurden erzeugt.
Das ist kein Hoax !
Das ist Wissenschaft.

Daten und Modell bedingen sich gegenseitig.
Ihr erzeugt ein Modell und sagt dann, wo entsprechend dem Modell Messpunkte liegen müssen.
Habt ihr genügend Messpunkte lasst ihr euer Modell laufen.
Funktioniert es halbwegs ohne ins Nichts zu laufen, macht ihr 2 Sachen:
1. Ihr versucht jetzt präzisere historische Messdaten zu bekommen. Falls euer globales Modell z.B. in der Antarktis alle 40 Jahren stärkeren Niederschlag vorhersagt, dann bittet ihr die nächste Expedition einen Bohrkern von einem Ort mitzubringen, an dem kontinuierlich Niederschlag fallen konnte und liegen blieb.
Die Antartktis ist klasse für sowas, weil da zum einen fast kein Mensch ist, wenig Niederschlag fällt und das Eis sehr sehr lange konserviert. Ihr bekommt einen hohen Datenreichtum, der Jahrtausende zurück reichen kann. Und wenn Ihr mit diesen neuen Daten euer Modell laufen lasst (diesmal basiert es zumindest teilweise auf Messwerten !), dann erhaltet Ihr Rückschlüsse auf andere Bereiche. Haut Euer Modell ab, könnt ihr euch hinsetzen und eure Modelltheorie noch mal überprüfen und (wahrscheinlich) euer Modell anpassen oder schlimmer: neu schreiben
2. Falls Modell und Daten stabil sind, dann habt ihr jetzt Belege dafür, dass Euer Modell und Eure historische Datenbasis (z.T. Erzeugt) in Übereinstimmung sind. Statt sich zurück zu lehnen und so richtig zu feiern, fängt die Wissenschaft erst jetzt richtig an.
Nun versucht Ihr Euer Modell gezielt zu zerstören bzw. in nicht definierte Grenzbereiche zu bringen. Denn euer Modell hat ja den Anspruch Realität abzubilden und auch die Zukunft vorherzusagen, basiert aber nur auf Daten, die * Übereinstimmung * mit dem Modell erzeugen und gezielt gesucht wurden.
Ich gebe als Beispiel die Datenreiche 1/x.
Von -unendlich bis +unendlich habt Ihr unendlich viele Messpunkte, die derart gleichartig sind, dass man fast von einer konstanten Funktion ausgehen könnte und den Rest als minimale Messfehler erklärt. In einem winzigen Bereich um die 0 haut diese Funktion aber sowas von ab. Falls Ihr eure Messwerte so gewählt habt, dass Ihr die 0 nicht erfasst, dann kommt Ihr nie drauf, dass da was los ist.
Also gilt es jetzt, diese Punkte in eurem Modell zu finden und ebenfalls wieder zu überlegen, wie man die notwendigen Daten dafür bekommen könnte, die Ihr leider nie direkt messen können, da die Datenreichen eben historisch sind und Ihr diese Datenreihen also nie mehr erzeugen könnt.

Kennt ihr noch den Rutherfordschen Streuversuch aus Physik (10.Klasse ?).
Man beschiesst eine Goldfolie mit Elektronen und die meisten, aber nicht alle, erzeugen auf einem Medium dahinter ein kurzes Signal. Aus dem Grad der Linearität zwischen Abschuss und Aufschlag könnt Ihr die vermutete Atomdichte bestimmen. Dann ist noch Ablenkung. Aus dem Grad der Ablenkung könnt Ihr Rückschlüsse auf den Aufbau des Kraftfeldes formulieren.
Ein Genie namens Nils Bohr hat das Bohrsche Atommodell beschrieben, das zum einen geschlossen logisch war und diesen Versuch als auch andere erklärte und erlaubte in die Zukunft zu sehen, was da noch sein müsste und siehe da: weitere Experimente bestätigten die Prognosekraft des Models und alle waren begeistert.
Ein fantastisches, nützliches Modell mit einem winzigen Nachteil.
Es war falsch.
Und alle wussten es.
Weil es Phänomene gab, die nicht mit dem Modell erklärten werden konnten, aber dies war lange lange Zeit das mit großem Abstand beste Modell, das a) logisch geschlossen und b) saugeil nützlich war.
Mein Physiklehrer hat das genauso gesagt.
Schlechtere Physiklehrer weisen nicht drauf hin oder wissen es evtl. gar nicht.

D.h., bei jedem Modell, ja: jedem Modell, weiß man bei guter Schulbildung: es ist sehr sehr wahrscheinlich falsch. Aber es ist besser als nix, erlaubt Verhaltensprognosen und Wissenschaft wird betrieben um immer bessere Modelle zu erzeugen. Wissen schaffen.
Der Grad der Falschheit spielt dabei eine Rolle. Wie weit man in die Vergangenheit sehen kann und wie präzise/zuverlässig die Prognosen sind.
Und ob sich hinreichend sehr sehr gute Wissenschaftler bemühen, die Knackpunkte im Modell finden zu wollen.

Wer als kommender Wissenschaftler vor sowas sitzt, ist zu Recht etwas beunruhigt, z.B. bezüglich der Frage, ob das eine Medienente ist. Oder von einigen Wissenschaftlern kommt, die zwar gut prüfen können, ob sie richtig liegen (einfach), aber keine Intelligenz aufwenden um auszuschliessen, dass sie falsch liegen (schwierig, extrem anspruchsvoll, kann nie beendet werden).

Und in dieser Not der Physiker, Mathematiker, Chemiker verlangten alle irgendwann jeder für sich nach etwas Sicherheit.
Man schaut was eigentlich die machen, die wirklich richtig viel Geld verlieren würden und noch viel mehr: ihr ganzes Geschäftsmodell (!), wenn das hier nicht nur ein Hoax/Ente/Mode wäre.
Die Versicherungsindustrie.
Die lebt davon Risiken zu versichern, die weit in der Zukunft liegen.
Und da man als MINT ziemlich faul ist und gleichzeitig nicht ganz doof und weiß, dass Menschen gerne Risiken auf Andere verschieben, sieht man sich an, an wen die das verschieben.
Die Rückversicherungsindustrie.
Die Versicherer der Versicherer, so wie es die (Zentral)Bank der Banken gibt.
Eine Welt mit eigenen Gesetzen und unglaublichen Mitteln.
Wenn die nicht eigene Forschung auf die Beine stellen (und zwar in rasender Geschwindigkeit), dann handelt es sich um eine Ente/Hoax/Mode und ist wesentlich weniger wichtig als gedacht oder die Rückversicherungsindustrie pennt komplett.

Hingeschaut und: die stellten alles ein, was Rang und Namen hatte und bauten eigene Modelle.
Beruhigt konnte man sich jetzt wieder eigenen Modellen/Messreihen/Texten/Gedanken widmen, denn wenn das Riesenmonster da hinten Sorgen hat, dann ist es was Wichtiges für kleine Forscher dabei.

Nach einiger Zeit kommt aber wieder jeder irgendwann auf den pfiffigen Gedanken, dass Rückversicherer keine Wohltätigkeitsvereine sind.
Versicherer können nur dann überleben, wenn sie einen Informationsvorsprung haben. Oder die Kunden etwas dümmer sind. Oder nicht langfristig denken. Sie haben definitiv im Kern Ihres Geschäftsmodells den zwingenden Punkt, mindestens 2 Realitäten zu haben.
Ihre (die bestmögliche) Sicht der Realität.
Und die Realität der dummen zahlenden Masse.

Was für Forschung betreiben die (guten) Forscher da eigentlich ?
Oder sammeln sie einfach die besten ein, damit diese nicht woanders arbeiten ?
Wieviele Arbeitsplätze gibt es eigentlich für Klimaforscher ?

Uni, Militär, Institute, das Monster Versicherungsindustrie und das andere Monster CO2-Ausstossende Industrie.
Es ist ein Big Player (Versicherungsindustrie) mit dem Geschäftsmodell Informationsungleichheit zu erzeugen/auszunutzen.

Das weiß jeder, wirklich jeder, der in irgendeiner Weise sich mal mit Nachhaltigkeit derart beschäftigt hat, dass er anfängt eigene Fragen zu stellen.
Wer z.B. die Münchener Rück in diesem Kontext nicht kennt, scheidet aus.
Zum einen weil es das grösste Monster ist und alle (Deutschen), mit denen ich mich unterhielt, speziell da nachgeschaut haben um ihre eigenen Sorgen bzgl. der Zukunft des Forschungsgebietes beantworten zu können.
Zum anderen wird man als Spiegelleser (oder allgemein: Medienkonsument) irgendwann zwangsläufig über sowas gestolpert sein:

https://www.spiegel.de/wissenschaft/nat ... 61839.html
(Oder sucht Euch beliebig viele Artikel aus der Presse raus)

Der Artikel dürfte jetzt verständlich sein, nachdem ich oben beschrieben hatte, was ein Modell ist, wie es entsteht, dass es nie fertig ist, dass Daten und Modell sich gegenseitig beeinflussen und auch wie die Interessenlage ist. Der Spiegelartikel ist m.E. ziemlich gut.

Jetzt kommen wir zu Informationen bzgl. Klimawandel, die sehr wahrscheinlich falsch sind bzw. wie man sie prüfen kann.

1. Alles was es an Videos gibt: kein Transcript vorhanden → Trash
2. Grundlegende allumfassende Sachen wie Sonnenprotuberanzen, kosmisches Zeug.
Ja, das hat Einfluß. Aber es ist groß. Es ist einfach zu messen. Weil es so konstant/bekannt ist (auch in Zyklen). Man benötigt nur wenige Messpunkte um ihre Wirkung zu bestimmen. Diese Sachen sind von Beginn an in den Modellen drin gewesen.
Was dort neu sein kann: historische Messdaten. Die gibt es natürlich nicht in beliebiger Präzision. Falls jemand heraus findet, dass der Sonnenzyklus in der Vergangenheit deutlich anders war und dies nicht mit den Modelldaten insgesamt übereinstimmt auch wenn es * jetzt * kurzfristig übereinstimmt, dann kann das bedeutsam sein. Muss aber nicht.
3. Im Gegenzug zu dem(hoffentlich) irrelevanten kleinen Nichtbezug zwischen Sonne/10 Jahre auf die Modelle können Entdeckungen von bisher unbekannten Spikes in weit zurück liegenden Datenreihen * extrem * relevant sein. Alle historischen Datenreihen sind...extrem dünn/geschätzt/interpoliert.
Falls Historiker z.B. eine Mayastadt entdecken, die sich nicht durch menschengemachte Überdehnung der Ressourcen durch zu schnelles Wachsen der Bevölkerung/Wasserentnahme/Abholzung verdientermaßen aus dem Genpool gestrichen hat, sondern durch externe Einflüsse wie langfristige Temperaturänderung/Niederschläge zu Grunde ging, dann hat diese Expedition von Geisteswissenschaftlern einen Riesenfund gemacht, falls das vorher nicht bekannt war.
Datenpunkte, die der angenommenen Datenreihe des Klimamodells widersprechen.
So ein Datenpunkt kann nicht einfach eingefügt werden. Das Ganze Modell muss jetzt so geändert werden, bis es diese bis dahin unbekannten externen Einflüsse modelliert.
Damit ist nicht gesagt, dass sich das Gesamtmodell komplett ändert, aber theoretisch ist das möglich.
5. Gut vs. Böse. Klimapropheten vs. Klimaleugner. Konstruktion eines Dualismus. 'Entlarvung' des Gegners. Bleibt also nur noch die eigene Position übrig, womit man Recht hat. Umgekehrt gibt es die Warner, die z.B. vermelden, dass historische Messdaten aus einem Wald heute in der Stadt liegen. Ja, bekannt: es wurden Wetterberichte von Bauern/Pastoren ausgewertet um an etwas zu kommen, was historisch ist. Sowas ist kein neuer Fehler.
Beide Ansätze der Konstruktion eines Dualismus arbeiten damit, dass der Leser keine Ahnung hat, was ein Modell ist und lässt Euch (in beiden Fällen) glauben, dass es sich um etwas Festes handeln würde. Wissenschaft ist ausgesprochen fragil. Also muss man sich richtig Mühe geben.

Es ist schwierig in die Köpfe anderer Leute zu schauen, daher versuche ich es gar nicht erst.
Was aber sehr leicht ist: zu prüfen, was sie tun.

Wir wollen im Folgenden schauen, was der mächtigste Mann der Welt vom Klimawandel hält. Genauer gesagt, was er von Erderwärmung, Meeresspiegelanstieg hält.
Ich spreche von Obama, der (als Politiker) sehr viel über Klimawandel, Verantwortung, etc. gesprochen haben soll, Verträge für Andere unterzeichnete und gleichzeitig Zugriff hatte auf die Besten Wissenschaftler seiner Wahl.
Würde er öffentlich leugnen, dass es Klimawandel gäbe, wäre die Frage wertlos. Ich stelle die Frage nur, weil er die Kombination von Anspruch und Ressourcenzugriff (Beste Wissenschaftler) hat.

Meine Antwort ist eine Suchanfrage, die ich in 30 sekunden überlegt habe.
Ixquick: „Obama house bought coast“
https://www.businessinsider.de/internat ... ?r=US&IR=T

Unten ist eine Slideshow des Hauses. Bild #2

Ich behaupte, dass dieser Mann zum Schluß gekommen ist mit dem besten Wissen dieser Welt, dass der Meeresspiegel in absehbarer Zeit nicht nennenswert steigt, keine weiteren schweren Hurricanes auf seine Gegend zukommen und 12 Millionen sind auch für ihn kein Pappenstiel. Es liegt beim Vielfachen seines 8-Jahre-Präsidentengehalt.

Dann schauen wir uns an, was die Münchner Rück (MR) macht.
Neben dem Verkauf von Zukunftswetten legen diese Konzerne unglaublich viele Gelder an.
Ich hatte mir vor langer Zeit angesehen, in was sie investiert sind und um es kurz zu sagen: Nimm eine beliebige Umweltverschmutzung und die MR ist dabei.
Falls MR also z.B. so einen Blödsinn behaupten würde, dass sie es in irgendeiner Weise tangieren würde, was mit unserer Umwelt passiert, dann würde ich lachen. Sie profitieren in jeder Hinsicht von möglichst exponentiellem Bevölkerungswachstum, Abholzung, Perstiziden und verkaufen hier Wetten, dass es ganz schlimm wird. Noch schlimmer als es das IPCC meint.
Ich weiß nicht, wie ein Wissenschaftler es dort aushält.
Nicht weil sie das tun.
Sondern weil sie exakt das Gegenteil tun, von dem was sie behaupten.
Ich könnte verstehen, wenn die sagen, dass Geldanlage nicht Ihr Problem ist.
Aber nur, wenn es getrennt ist.
Und bei der MR haben die Geldanlagen einen direkten Einfluß auf das, was die Klimaforscher erforschen und wovor sie warnen, dass es schlimm wird.
Anders ausgedrückt: die MR ist eine Rückkopplungsmaschine zur Geldvermehrung für die MR, wenn man sie für voll nehmen würde.
Eine Paradoxon, bei dem ich immer lachen muss.
Es ist möglich, dass es 2 Sorten Wissenschaftler gibt: Zum einen eine sehr kleine Gruppe von Cracks, die einen Fork eines öffentlich zugänglichen Modells verwalten/modellieren. Jetzt werden 2 Versionen erstellt: Parametersatz 1 bekommen die anderen Wissenschaftler zu sehen, die sich z.B. um Hurricanes kümmern und Modelle nur benutzen, aber nicht erstellen können und Parametersatz 2 zeigt die Realität für das Gesamtmodell so wie sie die Münchener Rück sieht. Zugriff nur für autorisiertes Personal. Geschäftsgeheimnis.
Ich weiß es nicht.
Das wäre die beste Erklärung, die ich habe, wie Wissenschaftler jetzt noch bei der Müchener Rück arbeiten können. Dem Vorbildkämpfer gegen Erderwärmung.

Extreme Wackelpunkte in der Prognose:
Also Texte/Warnungen, die mich aufhorchen lassen würden
1. 2000 wurde ein Satellit eingesetzt, der mit einem mir unbekannten Verfahren die Meerestemperatur des gesamten Ozeans misst. Fantastisch ! Und zeigt zum anderen, wie wenig Messdaten (ganz zu schweigen von historischen ! ) man bisher hatte. Und alles in 1 Satellit. Und wenn der falsch misst (wer sich mit Kalibrierung auskennt – ich tue das – der weiß wie hoch der Aufwand ist) oder die Theorie nicht ganz sicher ist oder was Unbekanntes im Ozean nicht gemessen wird oder jemand eine Fixe Funktion im Chip generiert ?
Leute aus dem Messdatenbereich lieben die Begriffe 'Redundanz' und 'unabhängig'.
'Redundanz' heisst hier ein überlappendes Verfahren, das Ähnliches misst, aber bei einer Störung des ersten Messgerätes eben durch Nicht-Gleichheit einen Fehler signalisiert.
'unabhängig' heisst, dass es ein Verfahren sein sollte, das vollkommen unabhängig vom anderen funktioniert (Geräte, Theorie, etc.) und ähnliche Daten liefert.
2. Spinner. Nicht irgendwelche Spinner, sondern Spinner mit Spezialwissen, das sonst niemand hat. Das kann z.B. ein Prospektor für Gasvorkommen sein mit einer verblüffenden Nase für Erfolg (also keinem bekannten Algorithmus folgt), der sich seine Auftraggeber aussuchen kann. Der kann unabhängig reden. Er kann es sich insbesondere leisten. Denn auch wenn er sich möglicherweise unbeliebt macht bei der bösen CO2-Verbrennungsindustrie: solange er extrem gut ist, ist das m.W. nahezu egal. Alleine die Bestimmung wie groß die bekannten Öl- und Gasvorkommen sind, war in der Vergangenheit schwierig. U.a. weil ganze Staaten davon abhängig sind, dass keiner weiß, wieviel sie haben und wie teuer es ist das zu fördern.
Falls so jemand auspackt oder eigene Erkenntnisse verarbeitet, kann es aus dieser Richtung neue historische Messdaten geben.
3. Die Modelle selber. Es gibt nur wenige, die Experten darin sind. Die meisten, die irgendwas mit Klima machen, nutzen die nur oder holen draussen Daten. Aber diejenigen, die die Modelle verwalten, erstellen, Datensätze abgleichen mit den Modellen, etc. sind zum einen wenige, ziemlich gut und damit die ideale Stelle für Druck/Korruption, falls jemand ein bestimmtes Ergebnis wünscht. Es wurde schon mehr Leute für weniger Einsatz korrumpiert. Daher: Source-Code offen. Mit parametersätzen. Und * nur * die dürfen in Simulationen verwendet werden, die das IPCC verwendet.

Um zu verstehen, warum ich auf der Fragilität von Modellen rumhacke:
Hypothese über unbekannte Realität bilden
Messdaten/Eingriffe bilden um Hypothese zu testen
These aus Hypothese bilden
Automatische Messdatenreihe erzeugen und Simulation laufen lassen = Modell/Algorithmus
Gültigkeitsbereich des Algorithmus bestimmen.
Versuchen den Algorithmus zu zerstören um bei 1/x die 0 zu finden
Zukunftsprognose formulieren

Das habt Ihr in diesem Forum gelesen.
Unten in meinem Link stehen die AAR.
(Zinsprognose nicht enthalten, aber nach demselben Prinzip)
Das (bis dato unmögliche Ergebnis) und meine Schreibweise wie ich etwas mache und wie die Software funktioniert wurde vom Forum als 'technischer AAR' betitelt.
Ich bin wissenschaftlich ran (s.o.) gegangen.
Und das war die harmlose Variante einer Realität, die * fix * ( = Software) , aber unbekannt war.
Vergleichsweise einfach.
Selbes Prinzip.

Nebukadnezar · Beitrag von **Nebukadnezar** » So 10.05.2020, 22:26

dooya hat geschrieben:Ah jetzt versteh ichs, Ihr habt das Paper gar nicht gelesen.

Der Beitrag eines Sozialwissenschaftler besteht darin u.a. seine Kategorisierungen aufzufächern und seine Auswahl zu begründen.
In diesem Fall erwartet man eine Erwähnung von: Axa, Münchener Rück, Swiss Re, etc.
Die kann man separat als kategorie mitlaufen lassen, müssen aber aufgrund von massiven Interessenkonflikten eben separat laufen.

Das wäre der Beitrag des Sozialwissenschaftlers, den ein Automat *nicht* ersetzen kann.
Dies ist kein Sozialwissenschaftler.
Ich habe seine Arbeit nachgeholt über den Interessenkonflikt bei (Rück)versicherern.
Der Typ ist Trash.
Und ja: der läuft schon lange rum.

Dann kommt die Beschreibung der Methodik.
Die steht in wissenschaftlichen Studien nicht einfach so da als irrelevantes Beiwerk, sondern soll den Zweck erfüllen, dass die Studie von anderen Leuten an anderer Stelle oder später mit anderem Datenmeterial auf möglichst dieselbe Weise wiederholt werden kann.
Auch das könnt Ihr mit einem Blick erkennen.
Ansonsten ist eine Studie.......
Man bemüht sich Verifizierbarkeit herzustellen.
Das ist nicht ganz banal.

Dass dies keine wissenschaftliche Studie, sieht ein Blinder.
Allerdings nur dann, wenn man eine wissenschaftliche Ausbildung hatte.
Die hat man nicht angeboren oder kraft magischer Fähigkeiten.
Falls Universitäten solche Papiere als wissenschaftliche Studie in ihrem namen heraus geben, dann hören sie auf Universitäten zu sein.
Falls sie es niemals lehren, dann wird es schwierig.

Es ist eure Wahl, wem IHR Autorität zugesteht.
Ihr verteilt die.
Falls eine Universität sowas heraus gibt, dann ist das ganz einfach: gebt Ihr keine Autorität über Euch.

Ja, ich habe die Studie gelesen.
Wir hatten sie auch früher schon gelesen.
Trash

Und mich regt das auf, weil das Wissen, was Wissenschaft ist, verschwindet, wenn sich so ein Trash ausbreitet.
Es erlaubt Rückschlüsse darüber, was an Universitäten durch geht.

Ioelet · Beitrag von **Ioelet** » Mo 11.05.2020, 07:19

Nebukadnezar hat geschrieben:Nach einiger Zeit kommt aber wieder jeder irgendwann auf den pfiffigen Gedanken, dass Rückversicherer keine Wohltätigkeitsvereine sind.
Versicherer können nur dann überleben, wenn sie einen Informationsvorsprung haben. Oder die Kunden etwas dümmer sind. Oder nicht langfristig denken. Sie haben definitiv im Kern Ihres Geschäftsmodells den zwingenden Punkt, mindestens 2 Realitäten zu haben.
Ihre (die bestmögliche) Sicht der Realität.
Und die Realität der dummen zahlenden Masse.

Was für Forschung betreiben die (guten) Forscher da eigentlich ?
Oder sammeln sie einfach die besten ein, damit diese nicht woanders arbeiten ?
Wieviele Arbeitsplätze gibt es eigentlich für Klimaforscher ?

Das stimmt so nicht.
Bwin oder ein Casino in Las Vegas müssen auch nicht "besser wetten" als die "dumme zahlende Masse" um Geld zu verdienen. Versicherungen verdienen nicht an irgendeinem mysteriösen geheimen Informationsvorsprung sondern an negativen Erwartungswerten (für den Versicherungsnehmer) und dem Gesetz der Großen Zahlen. Es gibt zahlreiche Versicherungsprodukte, bei denen "der dumme Kunde" offensichtlich mehr weiß, als die Versicherung.

Nehmt z.B. die Risikolebensversicherung, bei der der Versicherungsnehmmer viel präziser weiß, wie viel er raucht, trinkt, Sport treibt und welche Erkrankungen seine Eltern hatten. Nach Eurer Argumentation dürfte keine Versicherung diese anbieten.
Das selbige gilt für KfZ-Versicherungen und den persönlichen Fahrstil, Haftplicht und die eigene Tollpatschigkeit oder Rechtsschutzversicherungen und die eigene Neigung mit dem Gesetz oder den Mitbürgern in Konflikt zu geraten.

Kurz: Versicherungsunternehmen bieten ständig Versicherungen an, deren konkreten Versicherungsgegenstand sie schlechter kennen als das Gegenüber. Den Informationsrückstand gleichen sie über höhere Prämien aus. Versicherungen basieren nicht auf Informationsvorsprung. Diese Aussage ist Unsinn.

dooya · Beitrag von **dooya** » Mo 11.05.2020, 08:15

Nebukadnezar hat geschrieben:Der Beitrag eines Sozialwissenschaftler besteht darin u.a. seine Kategorisierungen aufzufächern und seine Auswahl zu begründen.
In diesem Fall erwartet man eine Erwähnung von: Axa, Münchener Rück, Swiss Re, etc.
Die kann man separat als kategorie mitlaufen lassen, müssen aber aufgrund von massiven Interessenkonflikten eben separat laufen.

Das wäre der Beitrag des Sozialwissenschaftlers, den ein Automat *nicht* ersetzen kann.
Dies ist kein Sozialwissenschaftler.
Ich habe seine Arbeit nachgeholt über den Interessenkonflikt bei (Rück)versicherern.
Der Typ ist Trash.
Und ja: der läuft schon lange rum.

Dann kommt die Beschreibung der Methodik.
Die steht in wissenschaftlichen Studien nicht einfach so da als irrelevantes Beiwerk, sondern soll den Zweck erfüllen, dass die Studie von anderen Leuten an anderer Stelle oder später mit anderem Datenmeterial auf möglichst dieselbe Weise wiederholt werden kann.
Auch das könnt Ihr mit einem Blick erkennen.
Ansonsten ist eine Studie.......
Man bemüht sich Verifizierbarkeit herzustellen.
Das ist nicht ganz banal.

Dass dies keine wissenschaftliche Studie, sieht ein Blinder.
Allerdings nur dann, wenn man eine wissenschaftliche Ausbildung hatte.
Die hat man nicht angeboren oder kraft magischer Fähigkeiten.
Falls Universitäten solche Papiere als wissenschaftliche Studie in ihrem namen heraus geben, dann hören sie auf Universitäten zu sein.
Falls sie es niemals lehren, dann wird es schwierig.

Es ist eure Wahl, wem IHR Autorität zugesteht.
Ihr verteilt die.
Falls eine Universität sowas heraus gibt, dann ist das ganz einfach: gebt Ihr keine Autorität über Euch.

Ja, ich habe die Studie gelesen.
Wir hatten sie auch früher schon gelesen.
Trash

Und mich regt das auf, weil das Wissen, was Wissenschaft ist, verschwindet, wenn sich so ein Trash ausbreitet.
Es erlaubt Rückschlüsse darüber, was an Universitäten durch geht.

Tut mir leid, aber ich kann die von Euch in diesem Beitrag geäußerte Meinung nicht teilen. Wie schon zuvor erwähnt handet es sich meiner Einschätzung nach beim Cook et al. 2013 Artikel um eine ganz normale wissenschatliche Publikation in einem völlig normalen wissenschaftlichen Journal. Wie bei jedem wissenschaftlichen Papier kann man sich über die Aussagekraft der Ergebnisse oder die verwendeten Methoden streiten -das ist der normale wissenschaftliche Diskurs- aber das Manuskript selbst erfüllt meiner Meinung nach die üblichen Anforderungen an eine empirische wissenschaftliche Publikation und bezüglch der Transparenz ist es sogar vergleichsweise vorbildlich, da die Autoren den kompletten Datensatz mit den Abstracts-Ratings veröffentlicht haben.

Und ich weiß auch nicht, was genau Ihr mit

Falls Universitäten solche Papiere als wissenschaftliche Studie in ihrem namen heraus geben, dann hören sie auf Universitäten zu sein.

meint.

Universitäten geben im Regelfall keine Papiere "in ihrem Namen heraus" (Ausnahme: es gibt Universtäten die als Herausgeber von Journals oder Schriftenreihen agieren). Im Gegenteil, Universitäten halten sich üblicherweise aus den Publikationen ihrer Mitarbeiter raus, d.h. sie nehmen keinen Einfluss darauf, was oder wo die WissenschaftlerInnen publizieren (Ausnahme: wissenschaftliches Fehlverhalten von Angehörigen der eigenen Einrichtung).

Private_S · Beitrag von **Private_S** » Mo 11.05.2020, 09:06

Wenn ich das alles richtig verstanden habe, findet der Klimawandel jetzt doch nicht statt, weil sich Obama auf Matha's Vineyard eine Strandvilla gekauft hat? Da bin ich aber beruhigt. Puh, war knapp!

Jorrig · Beitrag von **Jorrig** » Mo 11.05.2020, 09:17

Da blendet Ihr doch wieder den menschlichen Faktor aus, vor allem die Politik selber. Es gibt doch weiterhin in den USA eine Art Garantie für Flutschäden, Schadenersatz und Geld für einen Hausneubau nach der Katastrophe. Solange solche absurden politischen Anreize existieren, werden die Leute weiter in Überschwemmungsgebieten bauen, ihre Häuser absaufen lassen und dann mit Steuergeldern woanders wieder neu aufbauen. Aus demselben Anreiz könnte sich Obama seine Villa gekauft haben. Er könnte auch einfach im Zeithorizont seines Lebens handeln und denken, in den nächsten 30 Jahren ist das noch OK, und was danach passiert, interessiert mich persönlich nicht. Oder er handelt gegen sein besseres Wissen und tauscht eine kurzfristige gute Gegenwart gegen eine ferne, schlechtere Zukunft, die aber auch ungewiss ist.
Euren wissenschaftlichen Ansatz in Ehren, wenn danach die hirnlose Nicht-MINT-Masse einen hirnlosen Präsidenten wählt, der alles kaputtmacht, weil das bei der Masse gut ankommt, was habt Ihr gewonnen?