Deconstructing climate misinformation to identify reasoning errors
Cook, J., Ellerton, P., & Kinkead, D. (2018). Deconstructing climate misinformation to identify reasoning errors. Environmental Research Letters, 13(2), 024018. Link zum PDF & Link zum Anhang
Die Tabelle basiert auf dem ins Deutsche übersetzten Anhang der Studie und weicht zum Teil von der Darstellung in der Grafik ab. Dies liegt vor allem daran, dass der Text manchmal gekürzt oder umformuliert werden musste, um in den verfügbaren Platz zu passen.
| 1 | Argument identifizieren | Wissenschaftler können nicht einmal das Wetter nächste Woche vorhersagen. Wie sollen sie dann das Klima in mehreren Jahren vorhersagen können? |
| 2 | Struktur des Arguments | Prämisse 1: TV-Meteorologen irren sich bei den Wettervorhersagen. Prämisse 2: Wetter- und Klimavorhersagen sind vergleichbar. Schlussfolgerung: Klimavorhersagen sind unzuverlässig. |
| 3 | Methode |
Deduktion |
| 4 | Validität | FORMAL GÜLTIG |
| 4a | Versteckte Prämisse(n) |
KEINE |
| 5 | Prämissen überprüfen |
Prämisse 1 triff zu. Prämisse 2 ist falsch: Falsche Entsprechung. Dieses Argument setzt Wetter und Klima fälschlicherweise gleich. Klima ist das über Zeit und Raum gemittelte Wetter. Wie zuverlässig kurfristige Vorhersagen sind, hat wenig Bedeutung für langfristige Klimaprognosen. |
| 6 | Status des Arguments |
FAKTISCH UNGÜLTIG Prämisse 1 trifft zu aber Prämisse 2 ist falsch. |
| 7 | Zusammenfassung der Trugschlüsse |
Falsche Entsprechung: Dieses Argument setzt Wetter und Klima fälschlicherweise gleich. Klima ist das über Zeit und Raum gemittelte Wetter. Wie zuverlässig kurfristige Vorhersagen sind, hat wenig Bedeutung für langfristige Klimaprognosen. |
Der Unterschied zwischen Wetter und Klima
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