1. Misslyckas med att förutsäga eller förklara observationer exakt: Detta är det mest grundläggande skälet. Om en modell konsekvent producerar förutsägelser som inte stämmer överens med verkliga data, behöver den revideras eller ersättas. Detta kan bero på:
* ofullständig förståelse: Modellen kan baseras på ofullständig information om det system det försöker beskriva.
* överförenkling: Modellen kan göra antaganden som är för förenklade och inte fångar komplexiteten i den verkliga världen.
* Nya upptäckter: Nya observationer och data kan avslöja aspekter av systemet som tidigare var okända, vilket kräver att modellen uppdateras.
2. Motsägs av nya bevis: När vetenskapen fortskrider kan nya bevis dyka upp som utmanar befintliga modeller. Detta bevis kan komma från:
* Nya experiment: Experiment kan avslöja oväntade resultat som tvingar en omvärdering av modellen.
* Ny teknik: Framsteg inom teknik kan möjliggöra mer exakta mätningar och observationer, vilket kan leda till avvikelser med tidigare modeller.
* Nya teorier: Utvecklingen av nya, mer omfattande teorier kan göra äldre modeller föråldrade.
3. Bli för komplex eller svår: Även om komplexitet ibland är nödvändig, kan modeller bli så invecklade att de är svåra att förstå, tolka eller tillämpa. Detta kan hindra framsteg och leda till behovet av förenkling eller en ny strategi.
4. Är inte längre användbara för sitt avsedda syfte: När vetenskaplig förståelse utvecklas kan modellernas mål och tillämpningar förändras. En modell som en gång var användbar för ett specifikt syfte kan bli föråldrad eller otillräcklig för nya applikationer.
Sammanfattningsvis:
Vetenskapliga modeller utvecklas ständigt. De betraktas inte som absoluta sanningar, utan snarare verktyg som hjälper oss att förstå världen omkring oss. De förfinas och justeras när ny information dyker upp, vilket i slutändan leder till en djupare och mer exakt förståelse av den naturliga världen.
