1. No predecir o explicar con precisión: Esta es la razón más fundamental. Si un modelo produce constantemente predicciones que no coinciden con los datos del mundo real, necesita revisión o reemplazo. Esto podría deberse a:
* Entendimiento incompleto: El modelo podría basarse en información incompleta sobre el sistema que está tratando de describir.
* simplificación excesiva: El modelo puede hacer suposiciones que son demasiado simplistas y no capturan las complejidades del mundo real.
* Nuevos descubrimientos: Las nuevas observaciones y datos pueden revelar aspectos del sistema que anteriormente se desconocían, lo que requiere que el modelo se actualice.
2. Son contradicho por nuevas pruebas: A medida que avanza la ciencia, puede surgir nuevas pruebas que desafían los modelos existentes. Esta evidencia podría provenir de:
* Nuevos experimentos: Los experimentos pueden revelar resultados inesperados que forzan una reevaluación del modelo.
* Nuevas tecnologías: Los avances en la tecnología pueden permitir mediciones y observaciones más precisas, lo que lleva a discrepancias con modelos anteriores.
* nuevas teorías: El desarrollo de nuevas teorías más completas puede hacer que los modelos más antiguos sean obsoletos.
3. Volverse demasiado complejo o difícil de manejar: Si bien a veces es necesaria la complejidad, los modelos pueden volverse tan complicados que son difíciles de entender, interpretar o aplicar. Esto puede obstaculizar el progreso y conducir a la necesidad de simplificación o un nuevo enfoque.
4. Ya no son útiles para su propósito previsto: A medida que evoluciona la comprensión científica, los objetivos y aplicaciones de los modelos pueden cambiar. Un modelo que alguna vez fue útil para un propósito específico podría quedarse obsoleto o inadecuado para nuevas aplicaciones.
En resumen:
Los modelos científicos evolucionan constantemente. No se consideran verdades absolutas, sino herramientas que nos ayudan a comprender el mundo que nos rodea. Se refinan y se ajustan a medida que emerge nueva información, lo que finalmente conduce a una comprensión más profunda y precisa del mundo natural.
