Há Uma Ciência Melhor? Entenda o Quadrante de Pasteur
- Blog Prof. Wellington Lunz
- 7 de out.
- 4 min de leitura
Prof. Dr. Wellington Lunz
Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
Ao longo da história, a ciência (natural) foi fatiada em duas: a pura (ou básica) e a aplicada.
E, convenhamos, quase sempre uma ‘divisão’ tem como causa uma competição interna. A consequente divisão, por sua vez, tende a reforçar a competição e polarização.
Mas, Donald Stokes, em seu clássico livro O Quadrante de Pasteur, publicado em 1997, buscou desconstruir essa história.
Ele buscou romper a visão tradicional que separava a ciência pura da ciência aplicada.
Apresentou fortes argumentos contra a dicotomia que separava a ciência em pesquisa básica (que busca a compreensão dos fenômenos) e pesquisa aplicada (que foca em resolver problemas práticos).
Apontou ser possível avançar no conhecimento fundamental e, ao mesmo tempo, oferecer soluções práticas para a sociedade.
Não existe uma real separação! Não há uma ciência mais ou menos nobre! Tudo está interligado!
E é daí que nasceu o Quadrante de Pasteur — inspirado em Louis Pasteur, cujos estudos revolucionaram o conhecimento na microbiologia e deram origem a vacinas que salvaram milhões de vidas. Entenda:
Stokes propôs um modelo em quadrantes, que está na página 118 de seu livro (versão brasileira), onde o quadrante de Pasteur, sem diminuir a importância e conexão com os demais quadrantes, seria o mais destacável, porque é um tipo de pesquisa que busca tanto o avanço do conhecimento elementar quanto a aplicação prática.
Stokes dividiu a pesquisa científica em quatro categorias:
1) Quadrante de Bohr (ciência pura): pesquisas que se preocupam fundamentalmente com o conhecimento do fenômeno, sem preocupação com aplicação imediata (ex: física teórica de Niels Bohr).
2) Quadrante de Edison (ciência aplicada): foca na aplicação direta do conhecimento, mas sem preocupação com o avanço do conhecimento (ex: inovações de Thomas Edison).
3) Quadrante de Pasteur (ciência básica inspirada pelo uso): une o avanço do conhecimento com a aplicação ou resolução de problemas práticos e reais (ex: os estudos de Pasteur sobre microbiologia e vacinas).
4) Quadrante não nomeado (pesquisas de baixo impacto): estudos sem relevância associada ao conhecimento e à aplicação. Trata-se de um tipo de produção que não promove avanços relevantes no conhecimento e na resolução de problemas reais.
O quadrante de Pasteur é certamente muito inspirador. Nos eleva enquanto conhecedores daquilo que aplicamos, e nos permite aplicar o conhecimento na resolução de problemas práticos.
Mas isso não significa reduzir a importância dos demais quadrantes (inclusive o ‘sem nome’), pois tudo está conectado.
Sem a ciência pura, quase certamente não teríamos hoje a revolução do magnetismo, da eletricidade, do uso da energia nuclear, do laser, do DNA e PCR, entre tantos outros.
Sem esse tipo de pesquisa, certamente o quadrante 2 ficaria sem substrato. Thomas Edison, por exemplo, acompanhava com bastante atenção a produção do conhecimento científico envolvendo eletricidade. Isso vale também para o genial Nikola Tesla, que revolucionou o mundo com "sua" corrente alternada.
Mesmo o quadrante 4 (sem nome) é importante: com exceção dos gênios, certamente a maioria dos grandes cientistas “estagiou” nesse quadrante.
Richard Feynman (Nobel) foi um fervoroso defensor do 'errar' como processo de formação científica. Errar ou produzir coisas menores são necessários para o avanço científico.
Mas o(a) profissional (não o cientista), que precisa tomar decisão prática, necessita de conhecimentos que realmente ofereçam solução real (seja relevante).
E isso impõe a necessidade de considerar várias coisas, como grande magnitude de efeito, alto quociente vantagem/desvantagem ou benefício/risco, custo econômico, tempo, viabilidade e preferências.
Muitas vezes temos estudos com elevado nível de evidência, mas pequena magnitude de efeito real ou nenhuma viabilidade de aplicação.
Por isso, não se pode julgar artigos científicos sem considerar a força da recomendação. No meu livro mais recente (...):
Tomada de Decisão Baseada em Evidência: como julgar o nível de confiança e o grau de recomendação de artigos científicos na área das ciências da saúde
(...) você aprenderá a distinguir nível de evidência da força de recomendação. Aprenderá, assim, tomar melhores decisões.
Recentemente escrevi um post mostrando a importância desse meu livro e de como usá-lo na prática. Vale a pena ler para entender a aplicação desse livro no processo de tomada de decisão:
Não deixe que opiniões sem fundamento ou estudos mal interpretados influenciem suas decisões.
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Lunz, W. Há Uma Ciência Melhor? Entenda o Quadrante de Pasteur. Ano: 2025. Link: https://www.wellingtonlunz.com.br/post/qual-a-melhor-ciencia [Acessado em __.__.____].
Autor: Wellington Lunz é o proprietário desse Blog e do site www.wellingtonlunz.com.br. Tem se dedicado em transmitir conhecimentos baseados em evidências em diferentes áreas do conhecimento (ex: hipertrofia muscular, treinamento de força, musculação, fisiologia do exercício, flexibilidade). É bacharel e licenciado em Educação Física, Mestre em Ciência da Nutrição e Doutor em Ciências Fisiológicas. Atualmente é Professor Associado na Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Contato pelo site ou e-mail: welunz@gmail.com.br
Sempre cativante.