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1.4: Raisonnement inductif
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Inductive Reasoning
 
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1.4: Raisonnement inductif

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Le raisonnement inductif est un type de logique dans lequel les prémisses mènent à une conclusion. Le raisonnement inductif est incertain et fonctionne à des degrés auxquels les conclusions sont crédibles. En tant que tels, les arguments inductifs peuvent être faibles ou forts, plutôt que valables ou non valables, et les conclusions peuvent être utilisées pour formuler des hypothèses vérifiables et falsifiables.

Raisonnement inductif

Dans le raisonnement inductif, les preuves recueillies d’un échantillon, souvent petit, sont utilisées pour en tirer une conclusion. Cela permet la possibilité que la conclusion soit fausse. Cela ne ressemble pas au raisonnement déductif, qui commence par une hypothèse et examine les possibilités d’arriver à une conclusion précise et logique.

Par exemple, si on observe que tous les poissons d’un étang font gicler de l’eau dans l’air en direction d’insectes qu’ils récupèrent et mangent ensuite, un raisonnement inductif indiquerait que tous les poissons doivent être en mesure de projeter de l’eau comme un moyen pour chasser les insectes.

Parce que cette conclusion est crédible, elle peut être utilisée pour formuler une hypothèse vérifiable et falsifiable : tous les poissons projettent de l’eau pour attraper leurs proies d’insectes. En général, il s’agit d’un argument faible étant donné que toutes les sortes de poissons ne sont pas présentes dans cet étang particulier. Ensuite, afin de tester cette hypothèse, le chercheur pourrait recueillir plusieurs sortes de poissons provenant de l’étang, en plus d’autres sortes de poissons mangeant des insectes provenant d’autres sources d’eau, et observer comment ils se comportent en laboratoire en présence d’insectes. Les résultats peuvent mener à la conclusion que tous les poissons ne font pas gicler de l’eau sur leurs proies. Par exemple, on sait que les poissons archers tirent sur les insectes avec un jet d’eau, mais les poissons-globe ne le font pas.


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Inductive Reasoning Logic Generalizations Specific Observations Conclusion Testable Hypothesis Falsifiable Hypothesis Logical Thinking Related Observations Uncertain Degrees Of Credibility Weak Argument Strong Argument Descriptive Science Life Scientist Qualitative Data Quantitative Data Evidence

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