1。観察を正確に予測または説明することができません： これが最も基本的な理由です。モデルが実際のデータと一致しない予測を一貫して生成する場合、修正または交換が必要です。これは次のものがある可能性があります：
* 不完全な理解： モデルは、説明しようとしているシステムに関する不完全な情報に基づいている可能性があります。
* 単純化過剰： このモデルは、単純すぎると仮定を立て、現実世界の複雑さをキャプチャしない可能性があります。
* 新しい発見： 新しい観察とデータは、以前は不明だったシステムの側面を明らかにする可能性があり、モデルを更新する必要があります。
2。新しい証拠と矛盾しています： 科学が進むにつれて、既存のモデルに挑戦する新しい証拠が出現する可能性があります。この証拠は次のとおりです。
* 新しい実験： 実験では、モデルの再評価を強制する予期しない結果が明らかになる可能性があります。
* 新しいテクノロジー： 技術の進歩により、より正確な測定と観察が可能になり、以前のモデルとの矛盾が生じます。
* 新しい理論： より包括的な理論の開発により、古いモデルが時代遅れになる可能性があります。
3。複雑すぎるか扱いにくい： 複雑さが必要になることもありますが、モデルは非常に複雑になる可能性があるため、理解したり、解釈したり、適用したりすることは困難です。これにより、進行が妨げられ、単純化や新しいアプローチの必要性につながる可能性があります。
4。意図された目的に役立ちなくなりました： 科学的理解が進化するにつれて、モデルの目標と応用が変わる可能性があります。かつて特定の目的に役立つモデルは、新しいアプリケーションには時代遅れまたは不十分になる可能性があります。
要約：
科学モデルは常に進化しています。それらは絶対的な真実と見なされるのではなく、私たちの周りの世界を理解するのに役立つツールと見なされます。それらは、新しい情報が出現するにつれて洗練され、調整され、最終的には自然界のより深くより正確な理解につながります。
