Thème 1. Falsifications: que faire?

A lire:

• Collateral damage, Nature 2010.
• Martisson et al (2005). Scientists behaving badly. Nature

Questions:

• Q1: Que faire quand on soupçonne une falsification chez nos coauteurs? Tuteurs? collègues?
• Q2: Quelles recommandations pour la collecte/stockage des données?
• Q3: Quelles recommandations pour la lecture et la citation des sources ?

Documents complémentaires:

• La liste des misconducts de la NIH: http://tinyurl.com/2e8fdna
• Une étude sur la correction des misconducts à la source: Koocher & Keith-Spiegel. (2010). Peers nip misconduct in the bud. Nature.
• Plus de références sur le cas de Mark Hauser
• Une suggestion de réforme pour traiter les cas de 'misconduct': Titus et Bosch (2010). Tie funding to integrity. Nature
• Des suggestions et des liens concernant les bonnes pratiques de laboratoire: Pain (2010). Responsible conduct of research for junior researchers. Science.

Thème 2. Les biais de l'expérimentateur

Lire: Rosenthal & Lawson (1964). A longitudinal study of the effects of experimenter bias on the operant learning of laboratory rats. J. Psychol Res., 2, 61-72.

• Q1. présenter les différents cas de figure (exemples d'études) ou les biais de l'expérimentateur pourraient jouer.
• Q2. Quels pourraient être les mécanismes cognitifs sous-jacents?
• Q3. quelle pratiques pourraient permettre de minimiser ces biais?

Pour en savoir plus:

• Une revue sur les biais de l'expérimentateur: Rosenthal (1994). Interpersonal Expectancy Effects: a 30 years perspective. Current Directions in Psychological Science. 3(6). 176-179.
• comment conduire une méta-analyse: Rosenthal (1995). Writing meta-analytic review. Psychological Bulletin, 2, 183-192.

Thème 3. Le "massage" des données.

Lire: Bennett et al. (2009). Neural correlates of interspecies perspective taking in the post-mortem Atlantic Salmon.

• Q1. pouvez vous trouver d'autres cas d'utilisation avantageuses des statistiques ou des graphiques?
• Q2 Quel biais cognitifs pourraient intervenir?
• Q3. quelles recommendations pour l'analyse de données?

Pour en savoir plus:

• analyse de données problématique en IRMf, 'woodoo' social neurosciences, etc:
  • Vul et al, (2008). Puzzling fMRI correlations in fMRI Studies of Emotion, Personality, and Social Cognition Perspectives on Psychological Science, 4(3), 274-290.
  • Kriegeskorte et al (2009). Circular analysis in systems neuroscience: the dangers of double dipping. Nature Neuroscience 12(5), 535-540.
  • Bennett et al (2010). How reliable are the results from functional magnetic resonance imaging? Annals of the New York Academy of Sciences, 1191, 133–155.
• Comment un vocabulaire neuroscientifique rends plus plausible des explications bidons: Skolnick et al (2008). The seductive allure of neuroscience explanations. Journal of Cognitive Neuroscience

Thème 1: les neuromythes.

• Mythe 1. Pour le développement du bébé, tout est joué dans les premières trois années
• Mythe 2. Un environnement 'enrichi' favorise le développment du cerveau
• Mythe 3. Il y a une intelligence visuelle, auditive, haptique
• Mythe 4. nous n'utilisons que 10% de notre cerveau.
• Mythe 5. les langues sont en compétition. Il faut déjà bien apprendre une langue avant d'en apprendre une autre.

• Mythe 6. cerveau masculin/cerveau féminin

• Q1: trouver des exemples d'exploitation du mythe à des fins politiques ou commerciaux
• Q2: trouver l'origine scientifique du mythe
• Q3: trouver des arguments pour réfuter le mythe

• (Q4): le mythe pourrait-il ouvrir sur des questions scientifiques nouvelles?

Thème 2. Comment expliquer le cerveau aux enfants

Le but est de trouver des activités pratiques faisables dans des classes d'enfants de 3 à 5 ans pour les sensibiliser aux fonctionnement de leur cerveau (attention, mémoire, langage, etc).

Bibliographie complémentaire:

• OCDE documents on myth1, myth2 ,myth3, myth4, myth5.
• un article qui étudie les idées fausses en neurosciences chez les enseignants: Howard-Johnson et al (2009). The Neuroscience Literacy of Trainee Teachers. Education-line.
• un article qui argumente en faveur d'un programme d'éducation aux neurosciences pour les enseignants. Howard-Jones et al (2007). Perception of the role of neuroscience in education. Innovation Investigation